Face Recognition APP
यह निम्नलिखित पूर्व प्रसंस्करण एल्गोरिदम में शामिल हैं:
- ग्रेस्केल
- फसल
- आई संरेखण
- गामा सुधार
- Gaussians के अंतर
- कैनी-फ़िल्टर
- स्थानीय बाइनरी पैटर्न
- आयतचित्र समकारी (केवल यदि ग्रेस्केल भी प्रयोग किया जाता है इस्तेमाल किया जा सकता)
- आकार बदलें
आप निम्न सुविधा निष्कर्षण और वर्गीकरण के तरीकों से चुन सकते हैं:
- Eigenfaces साथ निकटतम पड़ोसी
- छवि समर्थन वेक्टर मशीन के साथ Reshaping
- SVM या KNN साथ TensorFlow
- SVM या KNN साथ Caffe
मैनुअल यहाँ https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md पाया जा सकता है
फिलहाल केवल armeabi-v7a उपकरणों और ऊपर की तरफ समर्थित हैं।
मान्यता मोड में सर्वश्रेष्ठ अनुभव के लिए डिवाइस छोड़ दिया करने के लिए बारी बारी से।
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TensorFlow:
आप Tensorflow Inception5h मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो यहाँ से डाउनलोड:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
फिर कॉपी फ़ाइल "tensorflow_inception_graph.pb" से "/ sdcard / चित्र / facerecognition / डेटा / TensorFlow"
एक शुरुआत के लिए प्राथमिक सेटिंग्स का उपयोग करें:
कक्षाओं की संख्या: 1001 (नहीं प्रासंगिक के रूप में हम पिछले परत का उपयोग नहीं करते हैं)
इनपुट आकार: 224
छवि मतलब: 128
आउटपुट का आकार: 1024
इनपुट परत: इनपुट
आउटपुट परत: avgpool0
मॉडल फ़ाइल: tensorflow_inception_graph.pb
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आप VGG चेहरा डिस्क्रिप्टर मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो यहाँ से डाउनलोड:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0
सावधानी: यह मॉडल केवल कम से कम 3 जीबी रैम के साथ या उपकरणों पर चलाता है।
फिर कॉपी फ़ाइल "vgg_faces.pb" से "/ sdcard / चित्र / facerecognition / डेटा / TensorFlow"
एक शुरुआत के लिए प्राथमिक सेटिंग्स का उपयोग करें:
कक्षाओं की संख्या: 1000 (नहीं प्रासंगिक के रूप में हम पिछले परत का उपयोग नहीं करते हैं)
इनपुट आकार: 224
छवि मतलब: 128
आउटपुट का आकार: 4096
इनपुट परत: प्लेसहोल्डर
आउटपुट परत: fc7 / fc7
मॉडल फ़ाइल: vgg_faces.pb
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Caffe:
आप VGG चेहरा डिस्क्रिप्टर मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं, तो यहाँ से डाउनलोड:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz
सावधानी: यह मॉडल केवल कम से कम 3 जीबी रैम के साथ या उपकरणों पर चलाता है।
फिर फ़ाइलों की प्रतिलिपि "VGG_FACE_deploy.prototxt" और "VGG_FACE.caffemodel" से "/ sdcard / चित्र / facerecognition / डेटा / Caffe"
एक शुरुआत के लिए प्राथमिक सेटिंग्स का उपयोग करें:
मीन मूल्यों: 104, 117, 123
आउटपुट परत: fc7
मॉडल फ़ाइल: VGG_FACE_deploy.prototxt
बाट दायर: VGG_FACE.caffemodel
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लाइसेंस फाइलें यहां पाया जा सकता https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt और यहाँ https://github.com/Qualeams/Android- आमने मान्यता-साथ-दीप-लर्निंग / ब्लॉब / मास्टर / NOTICE.txt