iOS 26.0+ | SwiftUI | CoreML v5 | ARKit 3.5
jEt — это интеллектуальная система анализа состояния кожи лица, созданная для работы на новейшем железе Apple. Приложение использует комбинацию компьютерного зрения и глубокого обучения для мгновенной диагностики акне, сухости и общего здоровья кожи, предоставляя рекомендации на основе объективных данных.
- Real-time Acne Detection: Мгновенный поиск и сегментация воспалений с использованием оптимизированной модели YOLOv8-seg, работающей на Apple Neural Engine (ANE).
- Dryness Texture Analysis: Гибридный алгоритм, сочетающий текстурный анализ GLCM (Contrast, Homogeneity) и классификатор на базе MobileNetV3 для определения типа кожи и уровня увлажненности.
- 3D Face Mapping: Интеграция с ARKit для точного позиционирования зон сканирования и построения "карты здоровья" лица.
- On-Device Privacy: 100% локальная обработка данных. Ваше лицо никогда не покидает устройство.
| Feature | Implementation | Tech Specs |
|---|---|---|
| Detection | YOLOv8-Medium-Seg | CoreML (Quantized INT8) |
| Classification | MobileNetV3 (Small) | Custom head (Acne Level 0-3) |
| Texture | GLCM (Accelerate/vImage) | Custom Swift implementation |
| Inference | Apple Neural Engine | Latency: < 10ms (A18 Pro) |
- UI: SwiftUI 6.0 с использованием шейдеров для эффектов "Liquid Glass".
- Data: SwiftData для локального хранения истории сканирований и динамики изменений.
- Concurrency: Swift 6 Structured Concurrency для плавной работы камеры и фонового анализа.
- Intelligence: Глубокая интеграция с Apple Intelligence (App Intents, Siri, Spotlight).
Проект разработан при участии AI-агентов.
- Core Logic: Спроектирована и написана вручную.
- ML Pipeline & Scripts: Разработаны при поддержке Gemini CLI (автоматизация обучения, конвертация в CoreML).
- Optimization: Проведена тонкая настройка весов моделей для работы на мобильных чипах Apple.
Designed with high-end aesthetics following Apple HIG 2026