Face Recognition for Android APK

描述

人脸识别可用作多种人脸识别方法的测试框架，包括带有 TensorFlow 和 Caffe 的神经网络。它包括以下预处理算法：灰度-裁剪-眼睛对齐-伽玛校正-高斯差-Canny-Filter-局部二值模式-直方图均衡（只有在使用灰度的情况下才能使用）-调整大小您可以从以下特征提取中进行选择和分类方法： Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM or KNN- Caffe with SVM or KNN 手册可以在这里找到 https://github.com/sladomic/Face-Recognition 目前只有 armeabi-支持 v7a 设备及更高版本。为了在识别模式下获得最佳体验，请将设备向左旋转。为了获得最佳性能，请使用“使用支持向量机进行图像整形”（0. 5 s/image）。为了获得最佳准确度，请使用“VGG Face Descriptor”模型（尽管性能非常糟糕 - 6. 5 s/图像）。 TensorFlow：如果您想使用 Tensorflow Inception5h 模型，请从此处下载：https://storage。 googleapis.com/download。张量流。 org/models/inception5h. zip然后将文件“tensorflow_inception_graph.pb”复制到“/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow”使用这些默认设置开始：类数：1001（不相关，因为我们不使用最后一层）输入大小: 224Image mean: 128Output size: 1024Input layer: inputOutput layer: avgpool0Model file: tensorflow_inception_graph.铅。如果您想使用 VGG 人脸描述符模型，请从此处下载：https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces。铅？ dl=0注意：此模型仅在具有至少 3 GB 或 RAM 的设备上运行。然后将文件“vgg_faces.pb”复制到“/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow”使用这些默认设置开始：类数：1000（不相关，因为我们不使用最后一层）输入大小: 224Image mean: 128Output size: 4096Input layer: PlaceholderOutput layer: fc7/fc7Model file: vgg_faces.铅。 Caffe：如果你想使用 VGG Face Descriptor 模型，请从这里下载：http://www.robots。牛。交流。英国/。 vgg/软件/vgg_face/src/vgg_face_caffe。柏油。 gz注意：此模型仅在至少具有 3 GB 或 RAM 的设备上运行。然后将文件“VGG_FACE_deploy.prototxt”和“VGG_FACE.caffemodel”复制到“/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe”开始使用这些默认设置：平均值：104、117、123输出层：fc7模型文件：VGG_FACE_deploy . prototxtWeights 文件：VGG_FACE。咖啡模型。