Скачать Face Recognition - v1.5.1

Загрузите и поделитесь Face Recognition - v1.5.1, одним из избранных приложения в категории Разное.
Плюс еще несколько приложения, которые вы можете скачать как Can'u - Sex Game challenges for couple, SwipeYours, V380s, Guide For AnTuTu Benchmark, CommCare, Pydroid repository plugin. Если вас устраивает Face Recognition - v1.5.1.

Выпущенное Qualeams, Face Recognition - v1.5.1 является одним из лучших бесплатных и лучших приложений для мобильных телефонов, доступных на сегодняшний день. Находится в категории Разное магазина приложений.

Минимальная операционная система для Face Recognition - v1.5.1 - Android 5.0+ и выше. Поэтому вам придется обновить свой телефон, если вы еще этого не сделали.

«На APKDroid вы получите Face Recognition - v1.5.1 APK бесплатно, последняя версия - 1.5.1, дата публикации 2017-05-27, размер файла - 54.4 MB».Согласно статистике из магазина Google Play, количество загрузок составляет около 1000. При желании приложения, загружаемые или устанавливаемые на Android по отдельности, можно обновлять. Также обновляйте свои приложения. Предоставляет вам доступ к новейшим функциям и повышает безопасность и стабильность работы приложения. Наслаждайтесь !!!

Face Recognition can be used as a test framework for several face recognition methods including the Neural Networks with TensorFlow and Caffe.It includes following preprocessing algorithms:- Grayscale- Crop- Eye Alignment- Gamma Correction- Difference of Gaussians- Canny-Filter- Local Binary Pattern- Histogramm Equalization (can only be used if grayscale is used too)- ResizeYou can choose from the following feature extraction and classification methods:- Eigenfaces with Nearest Neighbour- Image Reshaping with Support Vector Machine- TensorFlow with SVM or KNN- Caffe with SVM or KNNThe manual can be found here https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.mdAt the moment only armeabi-v7a devices and upwards are supported.For best experience in recognition mode rotate the device to left._______________________________________________________________TensorFlow:If you want to use the Tensorflow Inception5h model, download it from here:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zipThen copy the file "tensorflow_inception_graph.pb" to "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use these default settings for a start:Number of classes: 1001 (not relevant as we don't use the last layer)Input Size: 224Image mean: 128Output size: 1024Input layer: inputOutput layer: avgpool0Model file: tensorflow_inception_graph.pb---------------------------------------------------------------------------------------------------------If you want to use the VGG Face Descriptor model, download it from here:https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0Caution: This model runs only on devices with at least 3 GB or RAM.Then copy the file "vgg_faces.pb" to "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow"Use these default settings for a start:Number of classes: 1000 (not relevant as we don't use the last layer)Input Size: 224Image mean: 128Output size: 4096Input layer: PlaceholderOutput layer: fc7/fc7Model file: vgg_faces.pb_______________________________________________________________Caffe:If you want to use the VGG Face Descriptor model, download it from here:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gzCaution: This model runs only on devices with at least 3 GB or RAM.Then copy the files "VGG_FACE_deploy.prototxt" and "VGG_FACE.caffemodel" to "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe"Use these default settings for a start:Mean values: 104, 117, 123Output layer: fc7Model file: VGG_FACE_deploy.prototxtWeights file: VGG_FACE.caffemodel_______________________________________________________________The license files can be found here https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt and here https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/NOTICE.txt

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