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Face Recognition

1.5.1

Gesichtserkennung kann als Test-Framework für die Gesichtserkennung Methoden verwendet werden,

Name Face Recognition
Version 1.5.1
Aktualisieren 28. Mai 2017
Größe 54 MB
Kategorie Software & Demos
Installationen 100Tsd.+
Entwickler Qualeams
Android OS Android 5.0+
Google Play ID ch.zhaw.facerecognition
Face Recognition · Screenshots

Face Recognition · Beschreibung

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.
_______________________________________________________________

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
_______________________________________________________________

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

_______________________________________________________________

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

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