Face Recognition

يمكن استخدام الاعتراف بالوجه كإطار اختبار للعديد من طرق التعرف على الوجه بما في ذلك الشبكات العصبية مع Tensorflow و Caffe.
تشمل خوارزميات المعالجة التالية:
- تدرج الرمادي
- المحصول المحاذاة
- تصحيح غاما
- الفرق في Gaussians
- Canny-Filter
- النمط الثنائي المحلي
- معادلة التاريخية (لا يمكن استخدامها إلا إذا تم استخدام Grayscale أيضا)
- تغيير حجم
يمكنك الاختيار من بين أساليب استخراج وتصنيف الميزة التالية:
- Eigenfaces مع أقرب جيران
- صورة إعادة تشكيل مع دعم آلة ناقلات الدعم
- Tensorflow مع SVM أو KNN
- كافيه مع SVM أو KNN
يمكن العثور على الدليل هنا https://github.com/qualeams/android-face- decognition-with-deep-deep-deep-deep-deep-deep-deep-deep-deep
في الوقت الحالي فقط أجهزة Armeabi-V7A وأعلى مدعومة.
للحصول على أفضل تجربة في وضع التعرف تدوير الجهاز إلى اليسار.
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ _______
Tensorflow:
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج Tensorflow Inception5H، قم بتنزيله من هنا:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models 200inption5h.zip
ثم انسخ الملف "tensorflow_incption_graph.pb" إلى "/ sdcard / pictures / faceRecognition / data / tensorflow"
استخدم هذه الإعدادات الافتراضية لبدء التشغيل:
رقم من الفصول: 1001 (غير ذات الصلة كما لا نستخدم الطبقة الأخيرة)
الإدخال الحجم: 224
Image يعني: 128
مخرجات الحجم: 1024
طبقة الإدخال: الإدخال
طبقة الإخراج : AVGPool0
نموذج الملف: Tensorflow_incption_graph.pb
------------------------------------ -------------------------------------------------- -------------------
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج واصف الوجه VGG، قم بتنزيله من هنا:
https://www.dropbox.com /s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb؟dl=0
تحذير: يعمل هذا النموذج فقط على الأجهزة التي تحتوي على ما لا يقل عن 3 جيجابايت أو ذاكرة الوصول العشوائي.
ثم انسخ الملف "vgg_faces.pb" "/ SDCARD / الصور / FaceRecaureition / البيانات / Tensorflow"
استخدم هذه الإعدادات الافتراضية لبدء التشغيل:
عدد الطبقات: 1000 (غير ذات صلة كما لا نستخدم الطبقة الأخيرة)
الإدخال الحجم: 224
Image يعني: 128
حجم الإخراج: 4096
طبقة الإدخال: عنصر نائب
طبقة الإخراج: FC7 / FC7
نموذج الملف: vgg_faces.pb
_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Caffe:
إذا كنت ترغب في استخدام VGG نموذج واصف الوجه، قم بتنزيله من هنا:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_caffe_caffe.tar.gz
تحذير: هذا النموذج يعمل فقط على الأجهزة التي تحتوي فقط على 3 جيجابايت أو ذاكرة الوصول العشوائي على الأقل.
ثم انسخ الملفات "vgg_face_deploy.protototxt" و "vgg_face.caffemodel" إلى "/ sdcard / pictures / faceerecognition / data / data / caffe"
استخدم هذه الإعدادات الافتراضية لهذه البداية:
متوسط ​​القيم: 104، 117، 123
طبقة الإخراج: FC7
نموذج الملف: vgg_face_deploy.protototxt
الأوزان ملف: vgg_face.caffemodel
_______________________________________________________________
يمكن العثور على ملفات الترخيص هنا https: // github كوم / Qualeams / الروبوت وجها الاعتراف، مع عميق للتعليم / فقاعة / الماجستير / ترخيص. txt وهنا https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/ ماجستير / ملاحظة.txt.