Face Recognition

Face Recognition (Paketname: ch.zhaw.facerecognition) wird von Qualeams entwickelt und die neueste Version von Face Recognition 1.5.1 wurde am 26. Mai 2017 aktualisiert. Face Recognition liegt in der Kategorie von Software & Demos. Sie können alle Apps von dem Entwickler der Face Recognition durchsuchen und 35 alternative Apps zu Face Recognition auf Android finden. Derzeit ist diese APP kostenlos. Diese App kann auf Android 5.0+ auf APKFab oder Google Play heruntergeladen werden. Alle APK/XAPK Dateien auf APKFab.com sind original und 100% sicher, schnell herunterzuladen.

Gesichtserkennung kann für verschiedene Gesichtserkennungsverfahren, einschließlich der neuronalen Netze mit TensorFlow und Caffe als Test-Framework verwendet werden.
Es umfasst folgende Vorverarbeitungsalgorithmen:
- Graustufen
- Crop
- Augen Ausrichtung
- Gamma-Korrektur
- Differenz der Mittelwerte
- Canny-Filter
- Lokale Binärmuster
- Histogramm Equalization (kann nur verwendet werden, wenn Graustufen auch verwendet wird)
- Größe ändern
Sie können aus den folgenden Merkmalsextraktion und Klassifikationsmethoden wählen:
- Eigengesichter mit Nearest Neighbor
- Bild umformen mit Support Vector Machine
- TensorFlow mit SVM oder KNN
- Caffe mit SVM oder KNN
Das Handbuch finden sich hier https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md
Im Moment nur armeabi-V7A Geräte und aufwärts unterstützt.
Für die beste Erfahrung in Erkennungsmodus drehen Sie das Gerät nach links.
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TensorFlow:
Wenn Sie das Tensorflow Inception5h Modell verwenden möchten, laden Sie es von hier:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
Dann kopieren Sie die Datei "tensorflow_inception_graph.pb" auf "/ sdcard / Bilder / facerecognition / data / TensorFlow"
Verwenden Sie diese Standardeinstellungen für einen Start:
Anzahl der Klassen: 1001 (nicht relevant, da wir verwenden, um die letzte Schicht nicht)
Eingabegröße: 224
Bild Mittelwert: 128
Ausgabegröße: 1024
Eingangsschicht: Eingabe
Ausgangslage: avgpool0
Modelldatei: tensorflow_inception_graph.pb
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Wenn Sie das VGG Gesicht Descriptor Modell verwenden möchten, laden Sie es von hier:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
Achtung: Dieses Modell wird nur auf Geräte mit mindestens 3 GB oder RAM.
Dann kopieren Sie die Datei "vgg_faces.pb" auf "/ sdcard / Bilder / facerecognition / data / TensorFlow"
Verwenden these default settings für einen start:
Anzahl der Klassen: 1000 (nicht relevant, da wir verwenden, um die letzte Schicht nicht)
Eingabegröße: 224
Bild Mittelwert: 128
Ausgabegröße: 4096
Eingangsschicht: Platzhalter
Ausgangslage: FC7 / FC7
Modelldatei: vgg_faces.pb
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Caffe:
Wenn Sie das VGG Gesicht Descriptor Modell verwenden möchten, laden Sie es von hier:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
Achtung: Dieses Modell wird nur auf Geräte mit mindestens 3 GB oder RAM.
Dann kopieren Sie die Dateien "VGG_FACE_deploy.prototxt" und "VGG_FACE.caffemodel" auf "/ sdcard / Bilder / facerecognition / data / caffe"
Verwenden Sie diese Standardeinstellungen für einen Start:
Mittelwert: 104, 117, 123
Ausgangslage: FC7
Modelldatei: VGG_FACE_deploy.prototxt
Gewichte Datei: VGG_FACE.caffemodel
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Die Lizenzdateien finden Sie hier https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt und hier https://github.com/Qualeams/Android- Face-Recognition-mit-Tief-Learning / Blob / Master / NOTICE.txt

Face Recognition 1.5.1 Update

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