Face Recognition for Android APK

Тавсифи

Шинохти чеҳра метавонад ҳамчун чаҳорчӯби санҷишӣ барои якчанд усулҳои шинохти чеҳра, аз ҷумла шабакаҳои нейрон бо TensorFlow ва Caffe истифода шавад. Он алгоритмҳои зерини коркарди пешакиро дар бар мегирад: Grayscale- Crop- Alignment Eye - Ислоҳи гамма- Тафовути Гауссҳо- Канни-Филтр- Намунаи дуии маҳаллӣ- Мувозинати гистограмма (танҳо мумкин аст дар сурати истифода шудани ранги хокистарӣ истифода шавад) - ResizeШумо метавонед аз истихроҷи хусусиятҳои зерин интихоб кунед. ва усулҳои тасниф: Eigenfaces бо наздиктарин ҳамсоя - Тағйир додани тасвир бо дастгирии вектор мошини - TensorFlow бо SVM ё KNN - Caffe бо SVM ё KNN. Дастурро дар ин ҷо пайдо кардан мумкин аст https://github.com/sladomic/Face-RecognitionДар айни замон танҳо armeabi- дастгоҳҳои v7a ва боло дастгирӣ карда мешаванд. Барои таҷрибаи беҳтарин дар реҷаи шинохтан дастгоҳро ба чап гардонед. Барои беҳтарин кор истифода "Тағйир додани тасвир бо дастгирии вектор мошини" (0, 5 с/тасвир). Барои дурустии беҳтарин модели "VGG Face Descriptor" -ро истифода баред (иҷрои кор хеле бад аст - 6,5 с/тасвир). TensorFlow: Агар шумо хоҳед, ки модели Tensorflow Inception5h -ро истифода баред, онро аз ин ҷо зеркашӣ кунед: https://storage. googleapis.com/download. ҷараёни тензор. org/models/inception5h. zipПас файли "tensorflow_inception_graph. pb" -ро ба "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" нусхабардорӣ кунед Барои оғоз ин танзимоти пешфарзро истифода баред: Шумораи дарсҳо: 1001 (мувофиқ нест, зеро мо қабати охиринро истифода намебарем) Андозаи вуруд : 224Тасвири маънои: 128Андозаи Натиҷаи: 1024Қабати вуруд: қабати inputOutput: файли avgpool0Model: tensorflow_inception_graph. pb. Агар шумо хоҳед, ки модели VGG Face Descriptor -ро истифода баред, онро аз ин ҷо зеркашӣ кунед: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Эҳтиёт: Ин модел танҳо дар дастгоҳҳои дорои ҳадди ақал 3 ГБ ё RAM кор мекунад. Сипас файли "vgg_faces. pb" -ро ба "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" нусхабардорӣ кунед Барои оғоз ин танзимоти пешфарзро истифода баред: Шумораи дарсҳо: 1000 (бо сабаби он ки мо қабати охиринро истифода намебарем, мувофиқ нест) Андозаи вуруд : 224Тасвири маънои: 128Андозаи Натиҷаи: 4096Қабати вуруд: PlaceholderOutput: Файли fc7/fc7Model: vgg_faces. pb. Кафе: Агар шумо хоҳед, ки модели VGG Face Descriptor -ро истифода баред, онро аз ин ҷо зеркашӣ кунед: http://www.robots. барзагов. ac. Британияи Кабир/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. қатрон. gzОгоҳӣ: Ин модел танҳо дар дастгоҳҳое кор мекунад, ки ҳадди аққал 3 ГБ ё RAM доранд. Сипас файлҳои "VGG_FACE_deploy. prototxt" ва "VGG_FACE. caffemodel" -ро ба "/sdcard/Pictures/facercognition/data/caffe" нусхабардорӣ кунед Барои оғоз ин танзимоти пешфарзро истифода баред: Арзишҳои миёна: 104, 117, 123Қабати баромади CE: fcG7G . Файли prototxtWeights: VGG_FACE. кафемодел.