Face Recognition

El reconocimiento de caras puede ser utilizado como un marco de pruebas para los métodos de reconocimiento facial

Bibliotecas y demos Qualeams 2016-05-24
El tamaño que ocupa Face Recognition en tu dispositivo es de 54M. El tamaño de Face Recognition varia según el dispositivo y su versión.
Según forappslovers.com el numero de descargas de Face Recognition es de 90043.
Desde el equipo de forappslovers.com que esta englobada a la marca forworldlovers.com podemos asegurar que la version actual de Face Recognition es 1.5.1.
La versión de Face Recognition fue actualizada por última vez a fecha de 2017-05-27.
Te informamos de los cambios más recientes realizados por el desarrollador: - Switch from building Tensorflow from source to using the Jcenter library - Included optimized_facenet model and changed default settings to use TensorFlow by default

Según nos informan desde forappslovers.com esta aplicación requiere Android 5.0 y versiones posteriores para poder ejecutar la aplicación correctamente.
Desde nuestro equipo de forappslovers.com informamos que el contenido de Face Recognition está etiquedado con las sigüientes características: Para todos.
Qualeams ofrece a la Playstore uno de sus mejores trabajos, y desde forappslovers.com estamos encantados de mostrartelo.
https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning-Test-Framework
qualeams@gmail.com

El reconocimiento facial puede ser utilizado como un marco de prueba para varios métodos de reconocimiento facial incluyendo las Redes Neuronales con TensorFlow y Caffe. Incluye siguientes algoritmos de procesamiento previo: - Escala de grises - cultivos - La alineación de los ojos - Corrección gamma - Diferencia de gaussianas - Canny-Filter - patrón binario local - Histograma de ecualización (sólo se puede utilizar si se utiliza la escala de grises también) - Cambiar el tamaño Puede elegir entre los siguientes métodos de extracción de características y clasificación: - Eigenfaces con el vecino más cercano - Remodelación de imagen con la máquina de vectores de soporte - TensorFlow con SVM o KNN - Caffe con SVM o KNN El manual se puede encontrar aquí https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/USER%20MANUAL.md Por el momento sólo se admiten dispositivos armeabi-V7A y hacia arriba. Para una mejor experiencia en el modo de reconocimiento girar el dispositivo hacia la izquierda. _______________________________________________________________ TensorFlow: Si desea utilizar el modelo Tensorflow Inception5h, descargarlo desde aquí: https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip A continuación, copie el archivo "tensorflow_inception_graph.pb" a "/ sdcard / Fotos / facerecognition / datos / TensorFlow" Utilice esta configuración predeterminada para un comienzo: La cantidad de clases: 1001 (no es relevante ya que no utilizamos la última capa) Tamaño de entrada: 224 media Image: 128 Tamaño de salida: 1024 capa de entrada: Entrada de capa de salida: avgpool0 archivo de modelo: tensorflow_inception_graph.pb -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----- Si desea utilizar el modelo de VGG Cara de descriptores, descargarlo desde aquí: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0 Precaución: Este modelo se ejecuta sólo en dispositivos con al menos 3 GB o RAM. A continuación, copie el archivo "vgg_faces.pb" a "/ sdcard / Fotos / facerecognition / datos / TensorFlow" Utilice esta configuración predeterminada para un comienzo: La cantidad de clases: 1000 (no es relevante ya que no utilizamos la última capa) Tamaño de entrada: 224 media Image: 128 Tamaño de salida: 4096 capa de entrada: Marcador de posición capa de salida: fc7 / fc7 archivo de modelo: vgg_faces.pb _______________________________________________________________ Caffe: Si desea utilizar el modelo de VGG Cara de descriptores, descargarlo desde aquí: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz Precaución: Este modelo se ejecuta sólo en dispositivos con al menos 3 GB o RAM. A continuación, copie los archivos "VGG_FACE_deploy.prototxt" y "VGG_FACE.caffemodel" a "/ sdcard / Fotos / facerecognition / datos / caffe" Utilice esta configuración predeterminada para un comienzo: Los valores medios: 104, 117, 123 capa de salida: fc7 archivo de modelo: VGG_FACE_deploy.prototxt presentar pesos: VGG_FACE.caffemodel _______________________________________________________________ Los archivos de licencia se pueden encontrar aquí y aquí https://github.com/Qualeams/Android-Face-Recognition-with-Deep-Learning/blob/master/LICENSE.txt https://github.com/Qualeams/Android- de reconocimiento facial-con-profundo-Learning / blob / master / NOTICE.txt

Ángel Maciel 2020-07-31
Inútil
cristhIAn 2020-01-30
falta mejor la interfaz, pero buena si sabes :)
Andres Olvera 2019-11-06
no sirve muy complicada
Jesus Meneses 2018-11-29
Orrible
Francisco Monasterios 2018-08-16
En realidad esta muy mala la aplicación. No funciona no pierdan su tiempo al descargarla.
Pablo Castillo 2018-03-25
The app dont start the camera
Cristian Ser 2017-12-12
Esta bien
Pavel V.B 2017-03-29
Basura.
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