Face Recognition

Распознавание лиц может быть использовано в качестве тестовой основы для нескольких методов распознавания лиц, включая Нейронные сети с TensorFlow и Caffe.
Она включает в себя следующие алгоритмы предварительной обработки:
- оттенки серого
- Crop
- Выравнивание глаз
- Гамма-коррекция
- Разница гауссианов
- Канни-фильтр
- Локальный Binary шаблон
- гистограмма Эквалайзер (может быть использован только в том случае оттенки серого используется слишком)
- Изменение размера
Вы можете выбрать один из следующих методов извлечения признаков и классификации:
- Eigenfaces с ближайшего соседа
- Изображение Перестройка с опорных векторов
- TensorFlow с SVM или KNN
- Caffe с SVM или KNN
Пособие можно найти здесь https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md
На данный момент только armeabi-v7a устройство и вверх поддерживаются.
Для лучшего опыта в режиме распознавания поверните устройство влево.
_______________________________________________________________
TensorFlow:
Если вы хотите использовать модель Tensorflow Inception5h, скачать его здесь:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
Затем скопируйте файл "tensorflow_inception_graph.pb" на "/ SDCard / Фотографии / facerecognition / данные / TensorFlow"
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Количество классов: 1001 (не имеет значения, как мы не используем последний слой)
Входной Размер: 224
Изображение среднее: 128
Размер выхода: 1024
Входной слой: вход
Выходной слой: avgpool0
Модель файла: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
Если вы хотите использовать модель VGG Face Descriptor, скачать его здесь:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
Внимание: Эта модель работает только на устройствах с не менее 3 ГБ или ОЗУ.
Затем скопируйте файл "vgg_faces.pb" на "/ SDCard / Фотографии / facerecognition / данные / TensorFlow"
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Количество классов: 1000 (не имеет значения, как мы не используем последний слой)
Входной Размер: 224
Изображение среднее: 128
Размер выходного: 4096
Входной слой: Заполнитель
Выходной слой: FC7 / FC7
Модель файла: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________
Caffe:
Если вы хотите использовать модель VGG Face Descriptor, скачать его здесь:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
Внимание: Эта модель работает только на устройствах с не менее 3 ГБ или ОЗУ.
Затем скопируйте файл «VGG_FACE_deploy.prototxt» и «VGG_FACE.caffemodel» на «/ SDCard / Фотографии / facerecognition / данные / кофейная»
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Средние значения: 104, 117, 123
Выходной слой: FC7
Файл модели: VGG_FACE_deploy.prototxt
Вес файла: VGG_FACE.caffemodel
_______________________________________________________________
Файлы лицензий можно найти здесь https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt и здесь https://github.com/Qualeams/Android- лицом Признание-с-Deep-Learning / BLOB / мастер / NOTICE.txt

Обновление Face Recognition 1.5.1

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