Face Recognition for Android APK

Descriere

Recunoașterea feței poate fi folosită ca un cadru de testare pentru mai multe metode de recunoaștere a feței, inclusiv rețelele neuronale cu TensorFlow și Caffe. Include următorii algoritmi de preprocesare: Tonuri de gri- Decupare- Alinierea ochilor- Corecție Gamma- Diferența de Gaussians- Canny-Filter- Model binar local- Egalizare histogramă (poate fi folosit doar dacă se folosește și tonul de gri) - RedimensionarePuteți alege din următoarea extracție a caracteristicilor și metode de clasificare: Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM sau KNN- Caffe with SVM sau KNNManualul poate fi găsit aici https://github.com/sladomic/Face-RecognitionÎn momentul de față doar armeabi- Dispozitivele v7a și versiuni superioare sunt acceptate. Pentru o experiență optimă în modul de recunoaștere, rotiți dispozitivul spre stânga. Pentru cea mai bună performanță, utilizați „Image Reshaping with Support Vector Machine” (0,5 s/imagine). Pentru cea mai bună acuratețe, utilizați modelul „VGG Face Descriptor” (performanța este totuși foarte proastă - 6,5 s/ imagine). TensorFlow: Dacă doriți să utilizați modelul Tensorflow Inception5h, descărcați-l de aici: https://storage. googleapis.com/download. tensorflow. org/models/inception5h. zipCopiați apoi fișierul „tensorflow_inception_graph. pb” în „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow”Utilizați aceste setări implicite pentru început: Număr de clase: 1001 (nu este relevant, deoarece nu folosim ultimul strat) Dimensiune de intrare : 224Media imaginii: 128Dimensiune de ieșire: 1024Strat de intrare: strat de ieșire: avgpool0Fișier de model: tensorflow_inception_graph. pb. Dacă doriți să utilizați modelul VGG Face Descriptor, descărcați-l de aici: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Atenție: Acest model rulează numai pe dispozitive cu cel puțin 3 GB sau RAM. Apoi copiați fișierul „vgg_faces. pb” în „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow”Utilizați aceste setări implicite pentru început: Număr de clase: 1000 (nu este relevant, deoarece nu folosim ultimul strat) Dimensiune de intrare : 224Media imaginii: 128Dimensiune de ieșire: 4096Strat de intrare: PlaceholderStrat de ieșire: fc7/fc7Fișier de model: vgg_faces. pb. Caffe: Dacă doriți să utilizați modelul VGG Face Descriptor, descărcați-l de aici: http://www.robots. bou. ac. Regatul Unit/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. gudron. gzAtenție: Acest model rulează numai pe dispozitive cu cel puțin 3 GB sau RAM. Apoi copiați fișierele „VGG_FACE_deploy. prototxt” și „VGG_FACE. caffemodel” în „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe”Utilizați aceste setări implicite pentru început: Valori medii: 104, 117, 123Layer de ieșire: fc7_Model file_de: . Fișier prototxtWeights: VGG_FACE. caffemodel.