Face Recognition for Android APK

Descrizione

Face Recognition può essere utilizzato come struttura di test per diversi metodi di riconoscimento facciale, tra cui le reti neurali con TensorFlow e Caffe. Include i seguenti algoritmi di preelaborazione: Scala di grigi - Ritaglia - Allineamento degli occhi - Correzione gamma - Differenza di gaussiane - Filtro Canny - Pattern binario locale - Equalizzazione dell'istogramma (può essere utilizzato solo se viene utilizzata anche la scala di grigi) - Ridimensiona È possibile scegliere tra le seguenti funzioni di estrazione e metodi di classificazione: Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow con SVM o KNN- Caffe con SVM o KNNIl manuale può essere trovato qui https://github.com/sladomic/Face-RecognitionAl momento solo armeabi- Sono supportati i dispositivi v7a e versioni successive. Per un'esperienza ottimale in modalità riconoscimento, ruotare il dispositivo verso sinistra. Per ottenere prestazioni ottimali, utilizzare "Image Reshaping with Support Vector Machine" (0,5 s/immagine). Per la massima precisione, utilizzare il modello "VGG Face Descriptor" (le prestazioni sono pessime però - 6,5 s/ immagine). TensorFlow: se desideri utilizzare il modello Tensorflow Inception5h, scaricalo da qui: https://storage. googleapis.com/download. flusso tensoriale. org/models/inception5h. zipQuindi copia il file "tensorflow_inception_graph. pb" in "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Utilizza queste impostazioni predefinite per cominciare: Numero di classi: 1001 (non rilevante in quanto non utilizziamo l'ultimo livello) Dimensione input : 224Media immagine: 128 Dimensione output: 1024 Livello input: livello inputOutput: avgpool0File modello: tensorflow_inception_graph. pb. Se desideri utilizzare il modello VGG Face Descriptor, scaricalo da qui: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Attenzione: questo modello funziona solo su dispositivi con almeno 3 GB o RAM. Quindi copia il file "vgg_faces. pb" in "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" Usa queste impostazioni predefinite per iniziare: Numero di classi: 1000 (non rilevante in quanto non utilizziamo l'ultimo livello) Dimensioni di input : 224Media immagine: 128 Dimensione output: 4096 Livello input: Placeholder Livello output: fc7/fc7 File modello: vgg_faces. pb. Caffe: Se vuoi usare il modello VGG Face Descriptor, scaricalo da qui: http://www.robots. bue. corrente alternata. UK/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. catrame. gzAttenzione: questo modello funziona solo su dispositivi con almeno 3 GB o RAM. Quindi copia i file "VGG_FACE_deploy. prototxt" e "VGG_FACE. caffemodel" in "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe" Usa queste impostazioni predefinite per cominciare: Valori medi: 104, 117, 123 Livello di output: fc7 File modello: VGG_FACE_deploy . file prototxtWeights: VGG_FACE. caffemodello.