Face Detection App

Il rilevamento del volto è un'app di riconoscimento facciale GRATUITA che utilizza un sistema di riconoscimento facciale con una tecnologia di apprendimento profondo per rendere il tuo dispositivo in grado di identificare o verificare una persona in tempo reale o da un'immagine digitale o un fotogramma video da una sorgente video.

I sistemi Android di riconoscimento facciale utilizzano gli algoritmi Opencv per individuare dettagli specifici e distintivi sul volto di una persona. Il riconoscimento facciale Android legge la geometria del tuo viso. I fattori chiave includono la distanza tra gli occhi e la distanza dalla fronte al mento. L'app di rilevamento del volto identifica i punti di riferimento del viso - un sistema ne identifica 68 - che sono fondamentali per distinguere il tuo viso. Il risultato: la tua firma facciale per l'apprendimento profondo per riconoscere i volti delle persone in futuro usando solo il tuo telefono Android. I dati su un determinato viso sono spesso chiamati modelli di volti ed è distinto da una fotografia perché è progettato per includere solo alcuni dettagli che possono essere utilizzati per disgustare i volti.

Il rilevamento del volto varia nella sua capacità di identificare le persone in condizioni difficili come scarsa illuminazione, risoluzione dell'immagine di bassa qualità e angolo di vista non ottimale (come in una fotografia scattata dall'alto guardando verso il basso su una persona sconosciuta). Il rilevamento dei volti può essere utilizzato come framework di test per diversi metodi di riconoscimento dei volti come le reti neurali con TensorFlow e Caffe.

Face Detection Camera include i seguenti algoritmi di pre-elaborazione:

- Scala di grigi
- Ritaglia
- Allineamento degli occhi
- Correzione gamma
- Differenza di gaussiani
- Filtro Canny
- Pattern binario locale
- Equalizzazione istogramma (può essere utilizzata solo se si utilizza anche la scala di grigi)
- Ridimensiona

Quando un volto viene catturato sulla fotocamera, la corrispondenza avviene in tempo reale e puoi iniziare ad addestrare il tuo dispositivo per identificare i volti utilizzando il sistema di apprendimento profondo per abbinare e consentire il rilevamento del volto. Puoi scegliere tra i seguenti metodi di estrazione e classificazione delle caratteristiche:

- Autovetture con il vicino più vicino
- Rimodellamento delle immagini con Support Vector Machine
- TensorFlow con SVM o KNN
- Caffe con SVM o KNN

Al momento sono supportati solo i dispositivi armeabi-v7a e superiori. Per la migliore esperienza in modalità di riconoscimento, ruotare il dispositivo a sinistra.

tensorflow:

Se si desidera utilizzare il modello Tensorflow Inception5h, scaricarlo da qui:
https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip

Quindi copiare il file "tensorflow_inception_graph.pb" su "/ sdcard / Pictures / facerecognition / data / TensorFlow

VGG:
io
se vuoi usare il modello VGG Face Descriptor, scaricalo da qui:
https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0

Attenzione: questo modello funziona solo su dispositivi con almeno 3 GB o RAM.

Caffe:

Se vuoi usare il modello VGG Face Descriptor, scaricalo da qui:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz

app di riconoscimento facciale
ricerca di riconoscimento facciale
software di riconoscimento facciale
test di riconoscimento facciale
macchina fotografica di riconoscimento facciale
riconoscimento facciale online
riconoscimento facciale android
app di riconoscimento facciale per il download gratuito di Android
app di riconoscimento facciale gratuita
riconoscimento facciale tramite facenet
riconoscimento facciale con Python
Riconoscimento facciale mediante autovetture
riconoscimento facciale con tensorflow
caricamento di riconoscimento facciale
riconoscimento facciale tramite l'apprendimento profondo
riconoscimento facciale tramite opencv
riconoscimento facciale usando cnn
riconoscimento facciale tramite foto
Riconoscimento facciale mediante autovetture
riconoscimento facciale con tensorflow
caricamento di riconoscimento facciale
riconoscimento facciale tramite l'apprendimento profondo
riconoscimento facciale tramite opencv
riconoscimento facciale usando cnn
riconoscimento facciale tramite foto