Baixar Face Recognition - v1.5.1

Você já ouviu falar de Face Recognition - v1.5.1, ou Can'u - Sex Game challenges for couple, SwipeYours, VSCAM, CommCare, V380 Pro, Game Booster Free Power GFX Lag Fix, um dos mais legais APLICATIVOS da categoria Bibliotecas e demos.

E é claro que você sabe que nem todos os jogos ou aplicativos são compatíveis com todos os telefones. Às vezes, o jogo ou aplicativo não está disponível em seu dispositivo, depende da versão do sistema. Sistema operacional Android, resolução de tela ou países que o Google Play permite acesso. É por isso que o APKPanda fornece arquivos APK do Android para você baixar e não segue essas restrições.>
Face Recognition - v1.5.1 a versão mais recente é 1.5.1, data de lançamento 2017-05-27 e tem tamanho 54.4 MB.Desenvolvido por Qualeams, Face Recognition - v1.5.1 requer versão Android de pelo menos Android 5.0+. Portanto, você deve atualizar seu telefone se necessário.

Bastante carregado, cerca de 1000 downloads. Você pode atualizar aplicativos que foram baixados ou instalados individualmente em seu dispositivo Android, se desejar. A atualização de seus aplicativos dá a você permissão de acesso aos recursos mais recentes e melhora a segurança e estabilidade dos aplicativos.

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