Face Recognition for Android APK

Beschreibung

Gesichtserkennung kann als Testframework für verschiedene Gesichtserkennungsmethoden verwendet werden, einschließlich der neuronalen Netze mit TensorFlow und Caffe. Es enthält folgende Vorverarbeitungsalgorithmen: Graustufen- Crop- Augenausrichtung- Gamma-Korrektur- Gaussian-Differenz- Canny-Filter- Local Binary Pattern- Histogramm Equalization (kann nur verwendet werden, wenn auch Graustufen verwendet werden) - Resize Sie können aus der folgenden Merkmalsextraktion wählen und Klassifikationsmethoden: Eigenfaces with Nearest Neighbor- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM or KNN- Caffe with SVM or KNNThe manual is find here https://github.com/sladomic/Face-RecognitionAktuell nur armeabi- v7a-Geräte und höher werden unterstützt. Für beste Erfahrung im Erkennungsmodus drehen Sie das Gerät nach links. Verwenden Sie für die beste Leistung "Image Reshaping with Support Vector Machine" (0,5 s/Bild). Verwenden Sie für die beste Genauigkeit das "VGG Face Descriptor"-Modell (die Leistung ist jedoch sehr schlecht - 6,5 s/Bild). TensorFlow: Wenn Sie das Tensorflow Inception5h-Modell verwenden möchten, laden Sie es hier herunter: https://storage. googleapis.com/download. Tensorfluss. org/models/inception5h. zip Kopieren Sie dann die Datei „tensorflow_inception_graph. pb“ nach „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow“ Verwenden Sie zunächst diese Standardeinstellungen: Anzahl der Klassen: 1001 (nicht relevant, da wir die letzte Schicht nicht verwenden) Eingabegröße : 224Bildmittelwert: 128Ausgabegröße: 1024Eingabeschicht: inputAusgabeschicht: avgpool0Modelldatei: tensorflow_inception_graph. pb. Wenn Sie das VGG Face Descriptor-Modell verwenden möchten, laden Sie es hier herunter: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Achtung: Dieses Modell läuft nur auf Geräten mit mindestens 3 GB oder RAM. Kopieren Sie dann die Datei „vgg_faces. pb“ nach „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow“ Verwenden Sie zunächst diese Standardeinstellungen: Anzahl der Klassen: 1000 (nicht relevant, da wir die letzte Ebene nicht verwenden) Eingabegröße : 224Bildmittelwert: 128Ausgabegröße: 4096Eingabeebene: PlatzhalterAusgabeebene: fc7/fc7Modelldatei: vgg_faces. pb. Caffe: Wenn Sie das VGG Face Descriptor-Modell verwenden möchten, laden Sie es hier herunter: http://www.robots. Ochse. ac. Vereinigtes Königreich/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. Teer. gzAchtung: Dieses Modell läuft nur auf Geräten mit mindestens 3 GB oder RAM. Kopieren Sie dann die Dateien „VGG_FACE_deploy.prototxt“ und „VGG_FACE.caffemodel“ nach „/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe“. Verwenden Sie zunächst diese Standardeinstellungen: Mittelwerte: 104, 117, 123 Ausgabeschicht: fc7 Modelldatei: VGG_FACE_deploy . prototxtWeights-Datei: VGG_FACE. Kaffeemodell.