Tải về Face Recognition - v1.5.1

Bạn đã từng nghe về Face Recognition - v1.5.1, hay Pydroid repository plugin, Guide For AnTuTu Benchmark, Deeeer Simulator 3D Game - Deer Tips, Game Booster Free Power GFX Lag Fix, SwipeYours, V380s, một trong những Ứng dụng tuyệt vời của thể loại Thư viện & Trình diễn.

Và tất nhiên bạn biết rằng, không phải trò chơi hoặc ứng dụng nào cũng tương thích cho tất cả các điện thoại. Trò chơi hoặc ứng dụng đôi khi không khả dụng với thiết bị của bạn, nó phụ thuộc vào phiên bản hệ điều hành Android, độ phân giải màn hình hoặc các quốc gia mà Google Play cho phép truy cập. Đó là lý do tại sao APKPanda cung cấp các tệp Android APK để bạn tải xuống và không dính vào các hạn chế này.

Face Recognition - v1.5.1 phiên bản mới nhất là 1.5.1, ngày phát hành 2017-05-27, và có dung lượng 54.4 MB.Phát triển bởi Qualeams, Face Recognition - v1.5.1 cần bản Android tối thiểu là Android 5.0+. Do đó bạn phải cập nhật điện thoại của mình nếu cần thiết.

Được tải khá nhiều, khoảng 1000 lượt tải được. Bạn có thể cập nhật các ứng dụng đã được tải xuống hoặc cài 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.

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