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 FTDA Extranet, VSCAM, CommCare, Game Booster Free Power GFX Lag Fix, V380 Pro, Guide For AnTuTu Benchmark. 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