Face Recognition

Qualeams

Bu uygulama hakkında

Yüz Tanıma TensorFlow ve Caffe ile Sinir Ağları dahil olmak üzere birçok yüz tanıma yöntemleri için bir test çerçeve olarak kullanılabilir.

Bu şu ön işleme algoritmaları içerir:
- Siyah Beyaz
- Bitki
- Göz Hizalama
- Gamma düzeltmesi
- Gauss'ların Farkı
- Canny-Filtre
- Yerel İkili Desen
- Histogramm Eşitliği (gri tonlama çok kullanılırsa sadece kullanılabilir)
- Yeniden boyutlandırma

Aşağıdaki özellik çıkarma ve sınıflandırma yöntemleri arasından seçim yapabilirsiniz:
- Özyüzler ile Yakın Komşu
- Görüntü Destek Vektör Machine ile yeniden şekillendirme
- SVM ya da kNN ile TensorFlow
- SVM ya da kNN Caffe

Manuel burada https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md bulunabilir

Şu anda sadece armeabi-v7a cihazları ve yukarı doğru desteklenmektedir.

tanıma modunda iyi deneyimi için sola cihazı çevirin.
_______________________________________________________________

TensorFlow:

Eğer Tensorflow Inception5h modeli kullanmak istiyorsanız, buradan indirebilirsiniz:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

Ardından dosya "tensorflow_inception_graph.pb" den "/ sdcard / Resimler / facerecognition / veri / TensorFlow" copy

bir başlangıç ​​için bu varsayılan ayarları kullanın:
sınıfların sayısı: 1001 (son katman kullanmayın olarak değil, ilgili)
Girdi Boyutu: 224
Görüntü ortalama: 128
Çıktı boyutu: 1024
Giriş tabaka: Giriş
Çıkış tabaka: avgpool0
Model dosyası: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
Eğer VGG Yüz Tanımlayıcı modeli kullanmak istiyorsanız, buradan indirebilirsiniz:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

Dikkat: bu model en az 3 GB veya RAM cihazları üzerinde çalışır.

Ardından dosya "vgg_faces.pb" den "/ sdcard / Resimler / facerecognition / veri / TensorFlow" copy

bir başlangıç ​​için bu varsayılan ayarları kullanın:
sınıfların sayısı: 1000 (son katman kullanmayın olarak değil, ilgili)
Girdi Boyutu: 224
Görüntü ortalama: 128
Çıktı boyutu: 4096
Giriş katman: tutucu
Çıkış tabaka: Fc7 / Fc7
Model dosyası: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________

Caffe:

Eğer VGG Yüz Tanımlayıcı modeli kullanmak istiyorsanız, buradan indirebilirsiniz:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

Dikkat: bu model en az 3 GB veya RAM cihazları üzerinde çalışır.

Sonra dosyaları kopyalamak "VGG_FACE_deploy.prototxt" ve "VGG_FACE.caffemodel" den "/ sdcard / Resimler / facerecognition / veri / caffe"

bir başlangıç ​​için bu varsayılan ayarları kullanın:
Ortalama değerler: 104, 117, 123
Çıkış katman: Fc7
Model dosyası: VGG_FACE_deploy.prototxt
Ağırlıklar file: VGG_FACE.caffemodel

_______________________________________________________________

lisans dosyaları burada bulabilirsiniz https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt ve burada https://github.com/Qualeams/Android- Yüz Tanıma-ile-Derin Öğrenme / damla / ana / NOTICE.txt

Kullanıcı puanları ve yorumlar

Her gördüğü surata sizin adınızı yazıyor yani ilk eklediğiniz kişinin. birde cihaz kimliğine erişme izni saçma

Yenilikler

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