| Type de fichier | APK |
|---|---|
| Version | 1.1.1 |
| Éditeur | sladomic |
| Date de sortie | 2 sept. 2016 |
| Date ajoutée | 2 sept. 2016 |
| Exigences OS | Android |
| Exigences | None |
| Total téléchargements | 182 |
| Prix | Free |
La description
La reconnaissance faciale peut être utilisée comme cadre de test pour plusieurs méthodes de reconnaissance faciale, notamment les réseaux de neurones avec TensorFlow et Caffe. Il comprend les algorithmes de prétraitement suivants : Échelle de gris - Recadrage - Alignement des yeux - Correction gamma - Différence de gaussiennes - Canny-Filtre - Modèle binaire local - Égalisation de l'histogramme (ne peut être utilisé que si l'échelle de gris est également utilisée) - Redimensionner Vous pouvez choisir parmi les extractions de fonctionnalités suivantes et méthodes de classification : Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM or KNN- Caffe with SVM or KNNLe manuel peut être trouvé ici https://github.com/sladomic/Face-RecognitionPour le moment seulement armeabi- Les appareils v7a et versions ultérieures sont pris en charge. Pour une meilleure expérience en mode de reconnaissance, faites pivoter l'appareil vers la gauche. Pour de meilleures performances, utilisez "Image Reshaping with Support Vector Machine" (0, 5 s/image). Pour une meilleure précision, utilisez le modèle "VGG Face Descriptor" (les performances sont cependant très mauvaises - 6, 5 s/image). TensorFlow : si vous souhaitez utiliser le modèle Tensorflow Inception5h, téléchargez-le ici : https://storage. googleapis.com/download. flux tenseur. org/models/inception5h. zipPuis copiez le fichier "tensorflow_inception_graph. pb" dans "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" Utilisez ces paramètres par défaut pour commencer : Nombre de classes : 1001 (non pertinent car nous n'utilisons pas la dernière couche) Taille d'entrée : 224Moyenne de l'image : 128Taille de sortie : 1024Couche d'entrée : couche inputOutput : avgpool0Fichier modèle : tensorflow_inception_graph. pb. Si vous souhaitez utiliser le modèle VGG Face Descriptor, téléchargez-le ici : https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces. pb? dl=0Attention : ce modèle ne fonctionne que sur des appareils dotés d'au moins 3 Go ou de RAM. Copiez ensuite le fichier "vgg_faces. pb" dans "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" Utilisez ces paramètres par défaut pour commencer : Nombre de classes : 1000 (non pertinent car nous n'utilisons pas la dernière couche) Taille d'entrée : 224Moyenne de l'image : 128Taille de sortie : 4096Couche d'entrée : Espace réservéCouche de sortie : fc7/fc7Fichier de modèle : vgg_faces. pb. Caffe : Si vous souhaitez utiliser le modèle VGG Face Descriptor, téléchargez-le ici : http://www.robots. bœuf. ac. Royaume-Uni/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe. le goudron. gzAttention : ce modèle ne fonctionne que sur des appareils dotés d'au moins 3 Go ou de RAM. Copiez ensuite les fichiers "VGG_FACE_deploy. prototxt" et "VGG_FACE. caffemodel" dans "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe". . fichier prototxtWeights : VGG_FACE. modèle de café.
