Face Recognition

人脸识别可以用作若干面部识别方法，包括用TensorFlow和来自Caffe的神经网络的测试框架。

它包括如下预处理算法：

- 灰度

- 作物

- 眼睛对准

- 伽玛校正

- 高斯差分

- 坎尼，过滤

- 局部二元模式

- 直方图均衡（只能如果灰度使用过多使用）

- 调整

您可以从下面的特征提取和分类方法中进行选择：

- 特征脸与近邻

- 图像的支持向量机的重塑

- TensorFlow与SVM或KNN

- 来自Caffe与SVM或KNN

该手册可以在这里找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md

此时，只有armeabi-V7A设备和向上的支持。

对于识别模式最佳体验旋转设备到左。

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TensorFlow：

如果你想使用Tensorflow Inception5h模式，从这里下载：

https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

然后复制文件“tensorflow_inception_graph.pb”到“/ SD卡/图片/脸部识别/数据/ TensorFlow”

使用一开始这些默认设置：

班级数目：1001（因为我们没有使用最后一层无关）

输入尺寸：224

图片均值：128

输出尺寸：1024

输入层：输入

输出层：avgpool0

模型文件：tensorflow_inception_graph.pb

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如果你想使用VGG脸部描述模型，从这里下载：

https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

注意：这种模式仅适用于具有至少3 GB或RAM设备上运行。

然后复制文件“vgg_faces.pb”到“/ SD卡/图片/脸部识别/数据/ TensorFlow”

使用一开始这些默认设置：

班级数目：1000（因为我们没有使用最后一层无关）

输入尺寸：224

图片均值：128

输出尺寸：4096

输入层：占位符

输出层：FC7 / FC7

模型文件：vgg_faces.pb

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咖啡：

如果你想使用VGG脸部描述模型，从这里下载：

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

注意：这种模式仅适用于具有至少3 GB或RAM设备上运行。

然后将文件复制“VGG_FACE_deploy.prototxt”和“VGG_FACE.caffemodel”到“/ SD卡/图片/脸部识别/数据/朱古力”

使用一开始这些默认设置：

平均值：104，117，123

输出层：FC7

模型文件：VGG_FACE_deploy.prototxt

权重文件：VGG_FACE.caffemodel

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许可文件可以在这里找到https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt这里https://github.com/Qualeams/Android-人脸识别与 - 深学习/ BLOB /主/ NOTICE.txt