Face Recognition

Qualeams

За апликацијава

Препознавање на лице може да се користи како рамка за тестирање на неколку методи за препознавање на лице вклучувајќи го и нервните мрежи со TensorFlow и Caffe.

Тоа вклучува следново препроцесирачка алгоритми:
- сиво
- Crop
- усогласување со очи
- корекција на гама
- Разлика на Гаузијанс
- претпазлив-Filter
- Локални Бинарни моделот
- Histogramm изедначување (може да се користи само ако сиво се користи исто така)
- промена на големина

Можете да изберете од следниве функција екстракција и класификација методи:
- Eigenfaces со најблизок сосед
- Слика преобликување со поддршка вектор машина
- TensorFlow со SVM или KNN
- Caffe со SVM или KNN

Прирачникот може да се најде тука https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md

Во моментов се поддржани само armeabi-v7a уреди и нагоре.

За најдобро искуство во режим на признавање ротирајте го уредот кон лево.
_______________________________________________________________

TensorFlow:

Ако сакате да ги користите модел Tensorflow Inception5h, да го преземете од тука:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

Тогаш копија на датотека "tensorflow_inception_graph.pb" до "/ sdcard / слики / facerecognition / податоци / TensorFlow"

Користете ги овие стандардните поставувања за почеток:
Број на часови: 1001 (не е важно што ние не го користат последниот слој)
Внесете Големина: 224
Средната сликата: 128
големина излез: 1024
Внесете слој: влез
Излез слој: avgpool0
Модел датотека: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
Ако сакате да ги користите модел VGG лице дескриптор, да го преземете од тука:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

Внимание: Овој модел работи само на уреди со најмалку 3 GB или RAM меморија.

Тогаш копија на датотека "vgg_faces.pb" до "/ sdcard / слики / facerecognition / податоци / TensorFlow"

Користете ги овие стандардните поставувања за почеток:
Број на часови: 1000 (не е важно што ние не го користат последниот слој)
Внесете Големина: 224
Средната сликата: 128
Големина на производство: 4096
Внесете слој: Случаеви
Излез слој: fc7 / fc7
Модел датотека: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________

Кафе:

Ако сакате да ги користите модел VGG лице дескриптор, да го преземете од тука:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

Внимание: Овој модел работи само на уреди со најмалку 3 GB или RAM меморија.

Тогаш копија на датотеките "VGG_FACE_deploy.prototxt" и "VGG_FACE.caffemodel" до "/ sdcard / слики / facerecognition / податоци / кафе"

Користете ги овие стандардните поставувања за почеток:
Средна вредност: 104, 117, 123
Излез слој: fc7
Модел датотека: VGG_FACE_deploy.prototxt
Тежини file: VGG_FACE.caffemodel

_______________________________________________________________

додадени фајлови: Лиценцата може да се најде тука https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt и тука https://github.com/Qualeams/Android- Се соочуваат со препознавање-со длабоко учење / капе / магистерски / NOTICE.txt

Што има ново

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