Face Recognition for Android APK

説明

顔認識は、TensorFlow や Caffe を使用したニューラル ネットワークなど、いくつかの顔認識方法のテスト フレームワークとして使用できます。次の前処理アルゴリズムが含まれます: グレースケール - クロップ - アイ アライメント - ガンマ補正 - ガウスの差 - キャニー フィルター - ローカル バイナリ パターン - ヒストグラム等化 (グレースケールも使用する場合にのみ使用可能) - サイズ変更 次の特徴抽出から選択できます。および分類方法: 最近傍点を使用した固有顔 - サポート ベクター マシンを使用した画像再形成 - SVM または KNN を使用した TensorFlow - SVM または KNN を使用したカフェv7a デバイス以降がサポートされています。認識モードで最高のエクスペリエンスを得るには、デバイスを左に回転させます。最高のパフォーマンスを得るには、「サポート ベクター マシンによる画像の再形成」を使用します (0. 5 秒/画像)。最高の精度を得るには、「VGG Face Descriptor」モデルを使用します (パフォーマンスは非常に悪いですが、画像あたり 6.5 秒)。 TensorFlow: Tensorflow Inception5h モデルを使用する場合は、https://storage. googleapis.com/download.テンソルフロー。 org/models/inception5h. zip次に、ファイル「tensorflow_inception_graph.pb」を「/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow」にコピーします。これらのデフォルト設定を使用して開始します: クラス数: 1001 (最後のレイヤーを使用しないため関係ありません) 入力サイズ: 224画像平均: 128出力サイズ: 1024入力層: 入力出力層: avgpool0モデル ファイル: tensorflow_inception_graph. pb。 VGG Face Descriptor モデルを使用する場合は、https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces からダウンロードしてください。 pb? dl=0注意: このモデルは、少なくとも 3 GB または RAM を搭載したデバイスでのみ実行されます。次に、ファイル "vgg_faces.pb" を "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" にコピーします。これらのデフォルト設定を使用して開始します: クラス数: 1000 (最後のレイヤーを使用しないため関係ありません) 入力サイズ: 224画像平均: 128出力サイズ: 4096入力レイヤー: プレースホルダー出力レイヤー: fc7/fc7モデル ファイル: vgg_faces. pb。 Caffe: VGG Face Descriptor モデルを使用する場合は、http://www.robots からダウンロードしてください。牛。交流。イギリス/。 vgg/ソフトウェア/vgg_face/src/vgg_face_caffe.タール。 gz注意: このモデルは、少なくとも 3 GB または RAM を搭載したデバイスでのみ実行されます。次に、ファイル「VGG_FACE_deploy.prototxt」と「VGG_FACE.caffemodel」を「/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe」にコピーします。これらのデフォルト設定を使用して開始します。平均値: 104、117、123出力レイヤー: fc7モデル ファイル: VGG_FACE_deploy . prototxtWeights ファイル: VGG_FACE.カフェモデル。