Face Recognition

Qualeams

Пра гэту праграму

Распазнаванне асоб можа быць выкарыстана ў якасці тэставай асновы для некалькіх метадаў распазнавання асоб, уключаючы Нейронавыя сеткі з TensorFlow і Caffe.

Яна ўключае ў сябе наступныя алгарытмы папярэдняй апрацоўкі:
- адценні шэрага
- Crop
- Выраўноўванне вачэй
- гама-карэкцыя
- Розніца гауссианов
- Канни-фільтр
- Лакальны Binary шаблон
- гістаграма Эквалайзер (можа быць выкарыстаны толькі ў тым выпадку адценні шэрага выкарыстоўваецца занадта)
- Змена памеру

Вы можаце выбраць адзін з наступных метадаў здабывання прыкмет і класіфікацыі:
- Eigenfaces з бліжэйшага суседа
- Выява Перабудова з апорных вектараў
- TensorFlow з SVM або KNN
- Caffe з SVM або KNN

Дапаможнік можна знайсці тут https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md

На дадзены момант толькі armeabi-v7a прылада і ўверх падтрымліваюцца.

Для лепшага вопыту ў рэжыме распазнання павярніце прылада налева.
_______________________________________________________________

TensorFlow:

Калі вы хочаце выкарыстоўваць мадэль Tensorflow Inception5h, спампаваць яго тут:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

Затым скапіюйце файл "tensorflow_inception_graph.pb" на "/ SDCard / Фотаздымкі / facerecognition / дадзеныя / TensorFlow"

Выкарыстоўвайце гэтыя налады па змаўчанні для пачатку:
Колькасць класаў: 1001 (не мае значэння, як мы не выкарыстоўваем апошні пласт)
Ўваходных Памер: 224
Малюнак сярэдняе: 128
Памер выхаду: 1024
Ўваходных пласт: уваход
Выхадны пласт: avgpool0
Мадэль файла: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
Калі вы хочаце выкарыстоўваць мадэль VGG Face Descriptor, спампаваць яго тут:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

Увага: Гэтая мадэль працуе толькі на прыладах з не менш за 3 ГБ або АЗП.

Затым скапіюйце файл "vgg_faces.pb" на "/ SDCard / Фотаздымкі / facerecognition / дадзеныя / TensorFlow"

Выкарыстоўвайце гэтыя налады па змаўчанні для пачатку:
Колькасць класаў 1000 (не мае значэння, як мы не выкарыстоўваем апошні пласт)
Ўваходных Памер: 224
Малюнак сярэдняе: 128
Памер выхаднога: 4096
Ўваходных пласт: Запаўняльнік
Выхадны пласт: FC7 / FC7
Мадэль файла: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________

Caffe:

Калі вы хочаце выкарыстоўваць мадэль VGG Face Descriptor, спампаваць яго тут:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

Увага: Гэтая мадэль працуе толькі на прыладах з не менш за 3 ГБ або АЗП.

Затым скапіюйце файл «VGG_FACE_deploy.prototxt» і «VGG_FACE.caffemodel» на «/ SDCard / Фотаздымкі / facerecognition / дадзеныя / кававая»

Выкарыстоўвайце гэтыя налады па змаўчанні для пачатку:
Сярэднія значэння: 104, 117, 123
Выхадны пласт: FC7
Файл мадэлі: VGG_FACE_deploy.prototxt
Вага файла: VGG_FACE.caffemodel

_______________________________________________________________

Файлы ліцэнзій можна знайсці тут https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt і тут https://github.com/Qualeams/Android- тварам Прызнанне-з-Deep-Learning / BLOB / майстар / NOTICE.txt

Што новага

- Switch from building Tensorflow from source to using the Jcenter library
- Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default