Face Recognition for Android APK

Descrição

O reconhecimento facial pode ser usado como uma estrutura de teste para vários métodos de reconhecimento facial, incluindo as redes neurais com TensorFlow e Caffe. Inclui os seguintes algoritmos de pré-processamento: Grayscale- Crop- Eye Alignment- Gamma Correction- Difference of Gaussians- Canny-Filter- Local Binary Pattern- Histogramm Equalization (só pode ser usado se a escala de cinza também for usada) - ResizeVocê pode escolher entre a seguinte extração de recursos e métodos de classificação: Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM ou KNN- Caffe with SVM ou KNNO manual pode ser encontrado aqui https://github.com/sladomic/Face-RecognitionNo momento apenas armeabi- Dispositivos v7a e superiores são suportados. Para melhor experiência no modo de reconhecimento, gire o dispositivo para a esquerda. Para melhor desempenho, use "Remodelagem de imagem com máquina de vetor de suporte" (0,5 s/imagem). Para melhor precisão, use o modelo "VGG Face Descriptor" (embora o desempenho seja muito ruim - 6,5 s/ imagem). TensorFlow: Se você quiser usar o modelo Tensorflow Inception5h, baixe-o aqui: https://storage. googleapis.com/download. fluxo tensor. org/models/inception5h. zipEm seguida, copie o arquivo "tensorflow_inception_graph. pb" para "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use estas configurações padrão para começar: Número de classes: 1001 (não é relevante, pois não usamos a última camada) Tamanho de entrada : 224Média da imagem: 128Tamanho da saída: 1024Camada de entrada: camada de entrada de saída: avgpool0Arquivo de modelo: tensorflow_inception_graph. pb. Se você quiser usar o modelo VGG Face Descriptor, baixe-o aqui: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Cuidado: Este modelo funciona apenas em dispositivos com pelo menos 3 GB ou RAM. Em seguida, copie o arquivo "vgg_faces. pb" para "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use estas configurações padrão para começar: Número de classes: 1000 (não é relevante, pois não usamos a última camada) Tamanho da entrada : 224Média da imagem: 128Tamanho da saída: 4096Camada de entrada: PlaceholderCamada de saída: fc7/fc7Arquivo de modelo: vgg_faces. pb. Caffe: Se você quiser usar o modelo VGG Face Descriptor, baixe-o aqui: http://www.robots. boi. ac. Reino Unido/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. alcatrão. gzCuidado: Este modelo funciona apenas em dispositivos com pelo menos 3 GB ou RAM. Em seguida, copie os arquivos "VGG_FACE_deploy. prototxt" e "VGG_FACE. caffemodel" para "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe"Use estas configurações padrão para começar: Valores médios: 104, 117, 123Camada de saída: fc7Arquivo de modelo: VGG_FACE_deploy . arquivo de pesos prototxt: VGG_FACE. cafemodelo.