डाउनलोड Face Recognition - v1.5.1

आपने Face Recognition - v1.5.1, या Game Booster Free Power GFX Lag Fix, V380s, Deeeer Simulator 3D Game - Deer Tips, Scandit Barcode Scanner Demo, Pydroid repository plugin, VSCAM, श्रेणी लाइब्रेरी और डेमो के सबसे अच्छे ऐप्स में से एक के बारे में सुना है।

और निश्चित रूप से आप जानते हैं कि, सभी गेम या एप्लिकेशन सभी फोन के लिए संगत नहीं हैं। गेम या एप्लिकेशन कभी-कभी आपके डिवाइस पर उपलब्ध नहीं होता है, यह सिस्टम के संस्करण पर निर्भर करता है। एंड्रॉइड ऑपरेटिंग सिस्टम, स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन, या देश। Google Play एक्सेस की अनुमति देता है। यही कारण है कि APKPanda आपको डाउनलोड करने के लिए Android APK फ़ाइलें प्रदान करता है और इन प्रतिबंधों से चिपकता नहीं है।Face Recognition - v1.5.1 नवीनतम संस्करण 1.5.1, रिलीज की तारीख 2017-05-27 है, और इसका आकार 54.4 MB है।Qualeams द्वारा विकसित, Face Recognition - v1.5.1 को कम से कम Android 5.0+ Android संस्करण की आवश्यकता होती है। इसलिए यदि आवश्यक हो तो आपको अपना फ़ोन अपडेट करना होगा।

बहुत अधिक लोड, 1000 डाउनलोड के बारे में। यदि आप चाहें तो आप उन ऐप को अपडेट कर सकते हैं जिन्हें आपके एंड्रॉइड डिवाइस पर व्यक्तिगत रूप से डाउनलोड या इंस्टॉल किया गया है। आपके ऐप को अपडेट करने से आप नवीनतम सुविधाओं तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं और एप्लिकेशन सुरक्षा और स्थिरता में सुधार कर सकते हैं।

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