Face Recognition APK

- Switch from building Tensorflow from source to using the Jcenter library
- Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default

Reconhecimento Facial pode ser usado como um quadro de teste para vários métodos de reconhecimento de face, incluindo as Redes Neurais com TensorFlow e Caffe.

Ele inclui seguintes algoritmos de pré-processamento:
- Grayscale
- Colheita
- Alinhamento dos olhos
- Correção de gama
- Diferença de gaussianas
- Canny-Filter
- padrão binário local
- Histogramm Equalização (só pode ser usado se em tons de cinza é usado também)
- Redimensionar

Você pode escolher entre os seguintes métodos de extração de características e classificação:
- Eigenfaces com vizinho mais próximo
- Imagem Reshaping com máquina de Support Vector
- TensorFlow com SVM ou KNN
- Caffe com SVM ou KNN

O manual pode ser encontrada aqui https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md

Neste momento, apenas dispositivos armeabi-v7a e para cima são suportados.

Para uma melhor experiência em modo de reconhecimento de girar o dispositivo para a esquerda.
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TensorFlow:

Se você quiser usar o modelo Tensorflow Inception5h, baixá-lo aqui:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

Em seguida, copie o arquivo "tensorflow_inception_graph.pb" para "/ sdcard / Fotos / FaceRecognition / data / TensorFlow"

Use essas configurações padrão para um começo:
Número de classes: 1001 (não é relevante, já que não usar a última camada)
Input Tamanho: 224
média imagem: 128
tamanho de saída: 1024
camada de entrada: entrada
camada de saída: avgpool0
arquivo de modelo: tensorflow_inception_graph.pb
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Se você quiser usar o modelo VGG face descritor, baixá-lo aqui:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

Atenção: Este modelo é executado somente em dispositivos com pelo menos 3 GB ou RAM.

Em seguida, copie o arquivo "vgg_faces.pb" para "/ sdcard / Fotos / FaceRecognition / data / TensorFlow"

Use essas configurações padrão para um começo:
Número de classes: 1000 (não é relevante, já que não usar a última camada)
Input Tamanho: 224
média imagem: 128
tamanho de saída: 4096
camada de entrada: marcador de posição
camada de saída: FC7 / FC7
arquivo de modelo: vgg_faces.pb
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Caffe:

Se você quiser usar o modelo VGG face descritor, baixá-lo aqui:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

Atenção: Este modelo é executado somente em dispositivos com pelo menos 3 GB ou RAM.

Em seguida, copie os arquivos "VGG_FACE_deploy.prototxt" e "VGG_FACE.caffemodel" para "/ sdcard / Fotos / FaceRecognition / data / caffe"

Use essas configurações padrão para um começo:
Os valores médios: 104, 117, 123
camada de saída: FC7
arquivo de modelo: VGG_FACE_deploy.prototxt
arquivo pesos: VGG_FACE.caffemodel

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Os arquivos de licença pode ser encontrada aqui https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt e aqui https://github.com/Qualeams/Android- Face-Reconhecimento-com-Deep-Learning / blob / master / NOTICE.txt