التعرف على الوجه يمكن استخدامها كإطار لاختبار أساليب التعرف على الوجوه
advertisement
الاسم | Face Recognition |
---|---|
الإصدار | 1.5.1 |
تحديث | 28 مايو 2017 |
الحجم | 54 MB |
الفئة | المكتبات والعروض التوضيحية |
عمليات التثبيت | 100آلاف+ |
مطوّر البرامج | Qualeams |
Android OS | Android 5.0+ |
Google Play ID | ch.zhaw.facerecognition |
Face Recognition · الوصف
التعرف على الوجه يمكن استخدامها كإطار اختبار لعدة طرق التعرف على الوجه بما في ذلك الشبكات العصبية مع TensorFlow وكافيه.
ويشمل خوارزميات تجهيزها التالية:
- درجات الرمادي
- ا & قتصاص
- محاذاة العين
- تصحيح اشعة جاما
- الفرق من Gaussians
- حكيم تصفية
- نمط ثنائي المحلي
- مدرج تكراري معادلة (يمكن أن تستخدم إلا في حالة استخدام الرمادي جدا)
- تغيير
يمكنك الاختيار من بين طرق استخراج ميزة والتصنيف التالي:
- Eigenfaces مع أقرب الجار
- صورة إعادة تشكيل آلة مع دعم المتجهات
- TensorFlow مع SVM أو KNN
- كافيه مع SVM أو KNN
دليل يمكن العثور عليها هنا https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER٪20MANUAL.md
في هذه اللحظة فقط معتمدة الأجهزة armeabi-v7a وصعودا.
للحصول على أفضل تجربة في وضع الاعتراف تدوير الجهاز إلى اليسار.
_______________________________________________________________
TensorFlow:
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج Tensorflow Inception5h، تحميل البرنامج من هنا:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
ثم قم بنسخ الملف "tensorflow_inception_graph.pb" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / TensorFlow"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
عدد الفصول: 1001 (وليس ذات الصلة ونحن لا تستخدم الطبقة الأخيرة)
إدخال الحجم: 224
صورة يعني: 128
حجم الانتاج: 1024
طبقة الإدخال:
طبقة الإخراج: avgpool0
ملف نموذج: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج VGG الوجه واصف، تحميل البرنامج من هنا:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb؟dl=0
تحذير: يعمل هذا النموذج فقط على الأجهزة مع لا يقل عن 3 GB RAM أو.
ثم قم بنسخ الملف "vgg_faces.pb" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / TensorFlow"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
عدد الفصول: 1000 (وليس ذات الصلة ونحن لا تستخدم الطبقة الأخيرة)
إدخال الحجم: 224
صورة يعني: 128
حجم الانتاج: 4096
طبقة المدخلات: عنصر نائب
طبقة الإخراج: fc7 / fc7
ملف نموذج: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________
كافيه:
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج VGG الوجه واصف، تحميل البرنامج من هنا:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
تحذير: يعمل هذا النموذج فقط على الأجهزة مع لا يقل عن 3 GB RAM أو.
ثم نسخ الملفات "VGG_FACE_deploy.prototxt" و "VGG_FACE.caffemodel" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / كافيه"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
متوسط القيم: 104، 117، 123
انتاج طبقة: fc7
ملف نموذج: VGG_FACE_deploy.prototxt
ملف الأوزان: VGG_FACE.caffemodel
_______________________________________________________________
يمكن العثور على ملفات الترخيص هنا https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt وهنا https://github.com/Qualeams/Android- وجها الاعتراف، مع عميق للتعليم / فقاعة / الماجستير / NOTICE.txt
ويشمل خوارزميات تجهيزها التالية:
- درجات الرمادي
- ا & قتصاص
- محاذاة العين
- تصحيح اشعة جاما
- الفرق من Gaussians
- حكيم تصفية
- نمط ثنائي المحلي
- مدرج تكراري معادلة (يمكن أن تستخدم إلا في حالة استخدام الرمادي جدا)
- تغيير
يمكنك الاختيار من بين طرق استخراج ميزة والتصنيف التالي:
- Eigenfaces مع أقرب الجار
- صورة إعادة تشكيل آلة مع دعم المتجهات
- TensorFlow مع SVM أو KNN
- كافيه مع SVM أو KNN
دليل يمكن العثور عليها هنا https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER٪20MANUAL.md
في هذه اللحظة فقط معتمدة الأجهزة armeabi-v7a وصعودا.
للحصول على أفضل تجربة في وضع الاعتراف تدوير الجهاز إلى اليسار.
_______________________________________________________________
TensorFlow:
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج Tensorflow Inception5h، تحميل البرنامج من هنا:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
ثم قم بنسخ الملف "tensorflow_inception_graph.pb" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / TensorFlow"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
عدد الفصول: 1001 (وليس ذات الصلة ونحن لا تستخدم الطبقة الأخيرة)
إدخال الحجم: 224
صورة يعني: 128
حجم الانتاج: 1024
طبقة الإدخال:
طبقة الإخراج: avgpool0
ملف نموذج: tensorflow_inception_graph.pb
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج VGG الوجه واصف، تحميل البرنامج من هنا:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb؟dl=0
تحذير: يعمل هذا النموذج فقط على الأجهزة مع لا يقل عن 3 GB RAM أو.
ثم قم بنسخ الملف "vgg_faces.pb" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / TensorFlow"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
عدد الفصول: 1000 (وليس ذات الصلة ونحن لا تستخدم الطبقة الأخيرة)
إدخال الحجم: 224
صورة يعني: 128
حجم الانتاج: 4096
طبقة المدخلات: عنصر نائب
طبقة الإخراج: fc7 / fc7
ملف نموذج: vgg_faces.pb
_______________________________________________________________
كافيه:
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج VGG الوجه واصف، تحميل البرنامج من هنا:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
تحذير: يعمل هذا النموذج فقط على الأجهزة مع لا يقل عن 3 GB RAM أو.
ثم نسخ الملفات "VGG_FACE_deploy.prototxt" و "VGG_FACE.caffemodel" إلى "/ SDCARD / صور / facerecognition / البيانات / كافيه"
استخدام هذه الإعدادات الافتراضية لبداية:
متوسط القيم: 104، 117، 123
انتاج طبقة: fc7
ملف نموذج: VGG_FACE_deploy.prototxt
ملف الأوزان: VGG_FACE.caffemodel
_______________________________________________________________
يمكن العثور على ملفات الترخيص هنا https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt وهنا https://github.com/Qualeams/Android- وجها الاعتراف، مع عميق للتعليم / فقاعة / الماجستير / NOTICE.txt