Об этом приложении
Распознавание лица может использоваться в качестве тестовой структуры для нескольких методов распознавания лица, включая нейронные сети с Tensorflow и Caffe.Он включает в себя следующие алгоритмы предварительной обработки:
- серого
- Обрезать
- Выравнивание глаз
- Гамма-коррекция
- Разница Гауссазианцев
- хитрый фильтр
- Местный бинарный узор
- Выравнивание гистограммы (может использоваться только при использовании серого).
- изменить размер
Вы можете выбрать из следующих методов извлечения и классификации функций:
- Собственные лица с ближайшим соседом
- Изображение изменяет с помощью машины для вектора поддержки
- TensorFlow с SVM или KNN
- Caffe с SVM или KNN
Руководство можно найти здесь https://github.com/qualeams/android-face-recognition-with-deep-learning/blob/master/user%20manual.md
На данный момент поддерживаются только устройства Armeabi-V7A и вверх.
Для лучшего опыта в режиме распознавания вращайте устройство слева.
___________________________________________________________________
TensorFlow:
Если вы хотите использовать модель TensorFlow Prescent5H, загрузите ее отсюда:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/incept5h.zip
Затем скопируйте файл »tensorflow_inception_graph.pb” to ”/sdcard/pictures/facerogone/data/tensorflow»
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Количество классов: 1001 (не релевантное, поскольку мы не используем последний слой)
Входной размер: 224
Изображение означает: 128
Выходной размер: 1024
Входной слой: вход
Выходной слой: AVGPOOL0
Файл модели: tensorflow_inception_graph.pb
---------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------- ------
Если вы хотите использовать модель дескриптора VGG Face, загрузите ее отсюда:
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” to ”/sdcard/pictures/facerogenition/data/tensorflow»
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Количество классов: 1000 (не релевантно, поскольку мы не используем последний слой)
Входной размер: 224
Изображение означает: 128
Выходная размер: 4096
Входной слой: заполнитель
Выходной слой: FC7/FC7
Файл модели: vgg_faces.pb
___________________________________________________________________
Caffe:
Если вы хотите использовать модель дескриптора VGG Face, загрузите ее отсюда:
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 файлы »vgg_face_deploy.prototxt” и ”vgg_face.caffemodel” to ”/sdcard/pictures/facerogenition/data/caffe»
Используйте эти настройки по умолчанию для начала:
Средние значения: 104, 117, 123
Выходной слой: FC7
Файл модели: vgg_face_deploy.prototxt
Файл веса: 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- Распознавание лица с помощью глубин
