Tải về Face Recognition - v1.5.1

Hãy tải xuống và chia sẻ Face Recognition - v1.5.1, một trong những Ứng dụng nổi bật trong danh mục Thư viện & Trình diễn.
Thêm nữa, một số Ứng dụng mà bạn có thể tải tải về khác như Game Booster Free Power GFX Lag Fix, Can'u - Sex Game challenges for couple, V380 Pro, V380s, FTDA Extranet, SwipeYours. Nếu bạn cảm thấy chưu đủ với Face Recognition - v1.5.1.

Phát hành bởi Qualeams, Face Recognition - v1.5.1 là một trong những ứng dụng điện thoại di động miễn phí và tốt nhất hiện nay. Nằm trong danh mục Thư viện & Trình diễn của cửa hàng ứng dụng.

Hệ điều hành tối thiểu cho Face Recognition - v1.5.1 là Android 5.0+ trở lên.Do đó bạn phải cập nhật điện thoại của mình nếu chưa làm điều đó.

Tại APKDroid, bạn sẽ được tải về miễn phí Face Recognition - v1.5.1 APK, với phiên bản mới nhất là 1.5.1, ngày xuất bản 2017-05-27, kích thước file là 54.4 MB.Theo thống kê từ Cửa hàng Google Play, có khoảng 1000 lượt tải được. Có thể cập nhật các ứng dụng được tải xuống hoặc cài đặt riêng lẻ trên thiết bị Android nếu bạn muốn. Cập nhật ứng dụng của bạn cung cấp cho bạn quyền truy cập vào các tính năng mới nhất và cải thiện tính bảo mật và ổn định của ứng dụng. Hãy tận hưởng nó ngay bây giờ!!!

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