Face Recognition for Android APK

Tavsif

Yuzni tanishdan yuzni aniqlashning bir necha usullari, shu jumladan TensorFlow va Caffe bilan neyron tarmoqlari uchun sinov tizimi sifatida foydalanish mumkin. U quyidagi dastlabki ishlov berish algoritmlarini o'z ichiga oladi: Kulrang shkala- Crop- Eye Alignment- Gamma-tuzatish- Gauss farqi- Canny-Filter- Lokal ikkilik naqsh- Histogramma tenglashtirish (faqat kulrang shkala ishlatilsa ishlatilishi mumkin) - O'lchamini o'zgartirish Siz quyidagi xususiyatlardan birini tanlashingiz mumkin. va tasniflash usullari: Eng yaqin qo'shniga ega bo'lgan o'z yuzlari - Vektorli mashinani qo'llab-quvvatlash bilan tasvirni qayta shakllantirish - SVM bilan TensorFlow yoki KNN - SVM yoki KNN bilan kafe. Qo'llanmani bu erda topish mumkin https://github.com/sladomic/Face-RecognitionAyni paytda faqat armeabi- v7a va undan yuqori qurilmalar qo'llab-quvvatlanadi. Tanib olish rejimida eng yaxshi tajriba uchun qurilmani chapga aylantiring. Eng yaxshi ishlash uchun "Vektor mashinasini qo'llab-quvvatlash bilan tasvirni qayta shakllantirish" (0, 5 s/rasm) dan foydalaning. Eng yaxshi aniqlik uchun "VGG Face Descriptor" modelidan foydalaning (ishlash juda yomon - 6,5 s/rasm). TensorFlow: Agar siz Tensorflow Inception5h modelidan foydalanmoqchi bo'lsangiz, uni bu yerdan yuklab oling: https://storage. googleapis.com/download. tenzor oqimi. org/models/inception5h. zipKeyin "tensorflow_inception_graph. pb" faylini "/sdcard/Pictures/facercognition/data/TensorFlow"ga nusxalang. Boshlash uchun ushbu standart sozlamalardan foydalaning: Sinflar soni: 1001 (biz oxirgi qatlamdan foydalanmasligimiz uchun tegishli emas) Kirish hajmi : 224O'rtacha tasvir: 128Chiqish hajmi: 1024Kirish qatlami: inputChiqish qatlami: avgpool0Model fayli: tensorflow_inception_graph. pb. Agar siz VGG Face Descriptor modelidan foydalanmoqchi boʻlsangiz, uni bu yerdan yuklab oling: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Diqqat: Bu model faqat kamida 3 GB yoki operativ xotiraga ega qurilmalarda ishlaydi. Keyin "vgg_faces. pb" faylini "/sdcard/Pictures/facercognition/data/TensorFlow"ga nusxalash. Boshlash uchun ushbu standart sozlamalardan foydalaning: Sinflar soni: 1000 (biz oxirgi qatlamdan foydalanmasligimiz uchun tegishli emas) Kirish hajmi : 224O'rtacha tasvir: 128Chiqish hajmi: 4096Kirish qatlami: PlaceholderChiqish qatlami: fc7/fc7Model fayli: vgg_faces. pb. Kafe: Agar siz VGG Face Descriptor modelidan foydalanmoqchi bo'lsangiz, uni bu yerdan yuklab oling: http://www.robots. ho'kiz. ac. uk/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. smola. gzDiqqat: Ushbu model faqat kamida 3 GB yoki RAMga ega qurilmalarda ishlaydi. Keyin "VGG_FACE_deploy. prototxt" va "VGG_FACE. caffemodel" fayllarini "/sdcard/Pictures/facerrecognition/data/caffe"ga nusxalang. Boshlash uchun ushbu standart sozlamalardan foydalaning: O'rtacha qiymatlar: 104, 117, 123Chiqish fayli: VFACE_ployde: fcG7G . prototxtWeights fayli: VGG_FACE. kafe modeli.