Face Recognition
5.4 18
v1.5.1 by Qualeams
關於 Face Recognition
Face Recognition（包名：ch.zhaw.facerecognition）開發者是Qualeams，Face Recognition的最新版本1.5.1更新時間為2017年05月26日。Face Recognition的分類是程式庫與試用程式。您可以查看Face Recognition的開發者下的所有應用並找到Face Recognition在安卓上的35個相似應用。目前這個應用免費。該應用可以從APKFab或Google Play下載到Android 5.0+。APKFab.com的所有APK/XAPK文檔都是原始文檔並且100%安全下載的資源。
人臉識別可以用作若干面部識別方法，包括用TensorFlow和來自Caffe的神經網絡的測試框架。
它包括如下預處理算法：
- 灰度
- 作物
- 眼睛對準
- 伽瑪校正
- 高斯差分
- 坎尼，過濾
- 局部二元模式
- 直方圖均衡（只能如果灰度使用過多使用）
- 調整
您可以從下面的特徵提取和分類方法中進行選擇：
- 特徵臉與近鄰
- 圖像的支持向量機的重塑
- TensorFlow與SVM或KNN
- 來自Caffe與SVM或KNN
該手冊可以在這裡找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md
此時，只有armeabi-V7A設備和向上的支持。
對於識別模式最佳體驗旋轉設備到左。
_______________________________________________________________
TensorFlow：
如果你想使用Tensorflow Inception5h模式，從這裡下載：
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
然後複製文件“tensorflow_inception_graph.pb”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/ TensorFlow”
使用一開始這些默認設置：
班級數目：1001（因為我們沒有使用最後一層無關）
輸入尺寸：224
圖片均值：128
輸出尺寸：1024
輸入層：輸入
輸出層：avgpool0
模型文件：tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
如果你想使用VGG臉部描述模型，從這裡下載：
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
注意：這種模式僅適用於具有至少3 GB或RAM設備上運行。
然後複製文件“vgg_faces.pb”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/ TensorFlow”
使用一開始這些默認設置：
班級數目：1000（因為我們沒有使用最後一層無關）
輸入尺寸：224
圖片均值：128
輸出尺寸：4096
輸入層：佔位符
輸出層：FC7 / FC7
模型文件：vgg_faces.pb
_______________________________________________________________
咖啡：
如果你想使用VGG臉部描述模型，從這裡下載：
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
注意：這種模式僅適用於具有至少3 GB或RAM設備上運行。
然後將文件複製“VGG_FACE_deploy.prototxt”和“VGG_FACE.caffemodel”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/朱古力”
使用一開始這些默認設置：
平均值：104，117，123
輸出層：FC7
模型文件：VGG_FACE_deploy.prototxt
權重文件：VGG_FACE.caffemodel
_______________________________________________________________
許可文件可以在這裡找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt這裡https://github.com/Qualeams/Android-人臉識別與 - 深學習/ BLOB /主/ NOTICE.txt
它包括如下預處理算法：
- 灰度
- 作物
- 眼睛對準
- 伽瑪校正
- 高斯差分
- 坎尼，過濾
- 局部二元模式
- 直方圖均衡（只能如果灰度使用過多使用）
- 調整
您可以從下面的特徵提取和分類方法中進行選擇：
- 特徵臉與近鄰
- 圖像的支持向量機的重塑
- TensorFlow與SVM或KNN
- 來自Caffe與SVM或KNN
該手冊可以在這裡找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md
此時，只有armeabi-V7A設備和向上的支持。
對於識別模式最佳體驗旋轉設備到左。
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TensorFlow：
如果你想使用Tensorflow Inception5h模式，從這裡下載：
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
然後複製文件“tensorflow_inception_graph.pb”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/ TensorFlow”
使用一開始這些默認設置：
班級數目：1001（因為我們沒有使用最後一層無關）
輸入尺寸：224
圖片均值：128
輸出尺寸：1024
輸入層：輸入
輸出層：avgpool0
模型文件：tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
如果你想使用VGG臉部描述模型，從這裡下載：
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
注意：這種模式僅適用於具有至少3 GB或RAM設備上運行。
然後複製文件“vgg_faces.pb”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/ TensorFlow”
使用一開始這些默認設置：
班級數目：1000（因為我們沒有使用最後一層無關）
輸入尺寸：224
圖片均值：128
輸出尺寸：4096
輸入層：佔位符
輸出層：FC7 / FC7
模型文件：vgg_faces.pb
_______________________________________________________________
咖啡：
如果你想使用VGG臉部描述模型，從這裡下載：
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
注意：這種模式僅適用於具有至少3 GB或RAM設備上運行。
然後將文件複製“VGG_FACE_deploy.prototxt”和“VGG_FACE.caffemodel”到“/ SD卡/圖片/臉部識別/數據/朱古力”
使用一開始這些默認設置：
平均值：104，117，123
輸出層：FC7
模型文件：VGG_FACE_deploy.prototxt
權重文件：VGG_FACE.caffemodel
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許可文件可以在這裡找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt這裡https://github.com/Qualeams/Android-人臉識別與 - 深學習/ BLOB /主/ NOTICE.txt
Face Recognition 1.5.1 更新
- Switch from building Tensorflow from source to using the Jcenter library- Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default
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Face Recognition 資訊
歷史版本
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Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a, armeabi-v7a, x86, x86_64
Screen DPI: 160-640dpi
SHA1: f2eec606e485aa84f4fa736b76a69a1d189c0d39
Size: 54.41 MB
What's New:
- Switch from building Tensorflow from source to using the Jcenter library
- Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default
- Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a, armeabi-v7a
Screen DPI: 160-640dpi
SHA1: aa51ed48c9a5f0b1c38bf0ede514d360f9a7fb1d
Size: 24.46 MB
What's New:
- fixes crash in Crop method, if the camera view is not used in the default landscape mode
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a, armeabi-v7a
Screen DPI: 160-640dpi
SHA1: 044f89d25f912f145e83e245baace1bbde4638cb
Size: 24.46 MB
What's New:
- Upgrade to TensorFlow r1.0
- Upgrade to OpenCV 3.2.0
- Add function to set the Camera View size (default 320 x 240)
- Fixed detection (removed Crop from settings, instead always crop the image before applying additional preprocessings)
- Upgrade to OpenCV 3.2.0
- Add function to set the Camera View size (default 320 x 240)
- Fixed detection (removed Crop from settings, instead always crop the image before applying additional preprocessings)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a, armeabi-v7a
Screen DPI: 160-640dpi
SHA1: 3273cbd9e3252ca8dcfdafcfe27adab5b30cb4d4
Size: 23.81 MB
What's New:
Version 1.3.2:
- Added link to the Privacy Policy (About button) due to the Play Store policy
- Fixed crashing if Night Portrait Mode is not supported for the device
- Added link to the Privacy Policy (About button) due to the Play Store policy
- Fixed crashing if Night Portrait Mode is not supported for the device
更多資訊
更新日期:
2017-05-26
最新版本:
1.5.1
請求更新:
Available on:
系統要求:
Android 5.0+
舉報:
安全下載
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