Face Recognition for Android APK

تفصیل

چہرے کی شناخت کو چہرے کی شناخت کے متعدد طریقوں کے لیے ٹیسٹ فریم ورک کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے جس میں ٹینسرفلو اور کیفے کے ساتھ نیورل نیٹ ورکس شامل ہیں۔ اس میں درج ذیل پری پروسیسنگ الگورتھم شامل ہیں: گرے اسکیل- کراپ- آئی الائنمنٹ- گاما تصحیح- گاوسیوں کا فرق- کینی- فلٹر- لوکل بائنری پیٹرن- ہسٹوگرام ایکویلائزیشن (صرف اس صورت میں استعمال کیا جا سکتا ہے جب گرے اسکیل بھی استعمال ہو) - ری سائز آپ درج ذیل خصوصیت نکالنے میں سے انتخاب کر سکتے ہیں۔ اور درجہ بندی کے طریقے: Eigenfaces with Nearest Neighbour- سپورٹ ویکٹر مشین کے ساتھ امیج ری شیپنگ- SVM کے ساتھ TensorFlow یا KNN- SVM یا KNN کے ساتھ کیفے مینوئل یہاں پایا جا سکتا ہے https://github.com/sladomic/Face-Recognition اس وقت صرف armeabi- v7a ڈیوائسز اور اوپر کی طرف سپورٹ ہیں۔ ریکگنیشن موڈ میں بہترین تجربہ کے لیے ڈیوائس کو بائیں طرف گھمائیں۔ بہترین کارکردگی کے لیے "امیج ری شیپنگ ود سپورٹ ویکٹر مشین" (0. 5 s/تصویر) کا استعمال کریں۔ بہترین درستگی کے لیے "VGG Face Descriptor" ماڈل استعمال کریں (اگرچہ کارکردگی بہت خراب ہے - 6. 5 s/ image)۔ TensorFlow: اگر آپ Tensorflow Inception5h ماڈل استعمال کرنا چاہتے ہیں، تو اسے یہاں سے ڈاؤن لوڈ کریں: https://storage. googleapis.com/download۔ ٹینسر فلو org/models/inception5h. zipپھر فائل کو "tensorflow_inception_graph. pb" میں کاپی کریں : 224 امیج کا مطلب: 128 آؤٹ پٹ سائز: 1024 ان پٹ پرت: ان پٹ آؤٹ پٹ پرت: avgpool0Model فائل: tensorflow_inception_graph۔ pb اگر آپ VGG Face Descriptor ماڈل استعمال کرنا چاہتے ہیں تو اسے یہاں سے ڈاؤن لوڈ کریں: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces۔ pb dl=0 احتیاط: یہ ماڈل صرف کم از کم 3 GB یا RAM والے آلات پر چلتا ہے۔ پھر فائل "vgg_faces. pb" کو "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow" میں کاپی کریں"شروع کے لیے ان ڈیفالٹ سیٹنگز کا استعمال کریں: کلاسز کی تعداد: 1000 (متعلقہ نہیں کیونکہ ہم آخری پرت استعمال نہیں کرتے) ان پٹ سائز : 224 امیج کا مطلب: 128 آؤٹ پٹ سائز: 4096 ان پٹ پرت: پلیس ہولڈر آؤٹ پٹ پرت: fc7/fc7Model فائل: vgg_faces۔ pb کیفے: اگر آپ VGG Face Descriptor ماڈل استعمال کرنا چاہتے ہیں تو اسے یہاں سے ڈاؤن لوڈ کریں: http://www.robots۔ بیل ac برطانیہ/. vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe۔ ٹار gzCaution: یہ ماڈل صرف کم از کم 3 GB یا RAM والے آلات پر چلتا ہے۔ پھر فائلوں کو "VGG_FACE_deploy. prototxt" اور "VGG_FACE. caffemodel" کو "/sdcard/Pictures/facerecognition/data/caffe" میں کاپی کریں"شروع کے لیے ان ڈیفالٹ سیٹنگز کا استعمال کریں: اوسط قدریں: 104، 117، 123OutGModel: VGGModel_layer . prototxtWeights فائل: VGG_FACE۔ کیفے ماڈل