Face Recognition

顔認識はTensorFlowとカフェ有するニューラルネットワークを含むいくつかの顔認識方法のためのテストフレームワークとして使用することができます。

これは、以下の前処理アルゴリズムが含まれています。

- グレースケール

- トリミング

- アイアライメント

- ガンマ補正

- ガウス分布の違い

- キャニーフィルタ

- ローカルバイナリパターン

- ヒストグラム等化は、（グレースケールがあまりにも使用されている場合にのみ使用することができます）

- サイズを変更

あなたは、以下の特徴抽出と分類方法の中から選択することができます。

- 最近傍で固有顔

- 画像サポートベクターマシンでリシェイプ

- SVMやKNNとTensorFlow

- SVMやKNNとカフェ

マニュアルはこちらhttps://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md見つけることができます

現時点では唯一のarmeabi-v7aデバイスと上向きがサポートされています。

認識モードでの最高の経験のために左にデバイスを回転させます。

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TensorFlow：

あなたはTensorflow Inception5hモデルを使用したい場合は、こちらからダウンロードしてください：

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

次に、ファイル「tensorflow_inception_graph.pb」を「/ SDカード/画像/ facerecognition /データ/ TensorFlow」をコピーします

開始のためのこれらのデフォルト設定を使用します。

クラスの数：1001（私たちは、最後の層を使用しないとは関係ありません）

入力サイズ：224

画像の平均値：128

出力サイズ：1024

入力層：入力

出力層：avgpool0

モデルファイル：tensorflow_inception_graph.pb

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あなたはVGG顔記述子モデルを使用したい場合は、こちらからダウンロードしてください：

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

注意：このモデルは、少なくとも3ギガバイトまたはRAMを搭載したデバイス上で実行されます。

次に、ファイル「vgg_faces.pb」を「/ SDカード/画像/ facerecognition /データ/ TensorFlow」をコピーします

開始のためのこれらのデフォルト設定を使用します。

クラスの数：1000（私たちは、最後の層を使用しないとは関係ありません）

入力サイズ：224

画像の平均値：128

出力サイズ：4096

入力層：プレースホルダ

出力層：FC7 / FC7

モデルファイル：vgg_faces.pb

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カフェ：

あなたはVGG顔記述子モデルを使用したい場合は、こちらからダウンロードしてください：

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

注意：このモデルは、少なくとも3ギガバイトまたはRAMを搭載したデバイス上で実行されます。

次に、ファイルをコピーする「VGG_FACE_deploy.prototxt」と「VGG_FACE.caffemodel」を「/ SDカード/画像/ facerecognition /データ/カフェ」

開始のためのこれらのデフォルト設定を使用します。

平均値：104、117、123

出力層：FC7

モデルファイル：VGG_FACE_deploy.prototxt

ウェイトファイル：VGG_FACE.caffemodel

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ライセンスファイルは、ここで見つけることができhttps://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt、ここhttps://github.com/Qualeams/Android-顔認識-と-ディープラーニング/ブロブ/マスター/のNOTICE.txt