Face Recognition for Android APK

Descripción

El reconocimiento facial se puede utilizar como marco de prueba para varios métodos de reconocimiento facial, incluidas las redes neuronales con TensorFlow y Caffe. Incluye los siguientes algoritmos de preprocesamiento: Escala de grises, Recorte, Alineación de ojos, Corrección de gamma, Diferencia de gaussianos, Canny-Filter, Patrón binario local, Ecualización de histograma (solo se puede usar si también se usa escala de grises) - Redimensionar Puede elegir entre la siguiente extracción de características y métodos de clasificación: Eigenfaces con Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow con SVM o KNN- Caffe con SVM o KNNEl manual se puede encontrar aquí https://github.com/sladomic/Face-RecognitionPor el momento solo armeabi- Se admiten dispositivos v7a y superiores. Para obtener la mejor experiencia en el modo de reconocimiento, gire el dispositivo hacia la izquierda. Para obtener el mejor rendimiento, utilice "Remodelación de imagen con máquina de vectores de soporte" (0, 5 s/imagen). Para obtener la mejor precisión, utilice el modelo "VGG Face Descriptor" (aunque el rendimiento es muy bajo: 6,5 s/imagen). TensorFlow: si desea utilizar el modelo Tensorflow Inception5h, descárguelo desde aquí: https://storage. googleapis.com/download. flujo de tensor org/modelos/inicio5h. zipLuego copie el archivo "tensorflow_inception_graph. pb" a "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use esta configuración predeterminada para comenzar: Número de clases: 1001 (no relevante ya que no usamos la última capa) Tamaño de entrada : 224Media de la imagen: 128Tamaño de salida: 1024Capa de entrada: capa de salida de entrada: avgpool0Archivo de modelo: tensorflow_inception_graph. pb. Si desea utilizar el modelo VGG Face Descriptor, descárguelo desde aquí: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Precaución: este modelo solo se ejecuta en dispositivos con al menos 3 GB o RAM. Luego copie el archivo "vgg_faces. pb" a "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use esta configuración predeterminada para comenzar: Número de clases: 1000 (no relevante ya que no usamos la última capa) Tamaño de entrada : 224 Media de la imagen: 128 Tamaño de salida: 4096 Capa de entrada: Marcador de posición Capa de salida: fc7/fc7 Archivo de modelo: vgg_faces. pb. Caffe: si desea utilizar el modelo VGG Face Descriptor, descárguelo desde aquí: http://www.robots. buey. C.A. Reino Unido/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. alquitrán. gzPrecaución: este modelo solo se ejecuta en dispositivos con al menos 3 GB o RAM. Luego copie los archivos "VGG_FACE_deploy. prototxt" y "VGG_FACE. caffemodel" a "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe"Use esta configuración predeterminada para comenzar: Valores medios: 104, 117, 123Capa de salida: fc7Archivo de modelo: VGG_FACE_deploy . archivo prototxtWeights: VGG_FACE. cafemodel.