La détection faciale est une application gratuite de reconnaissance faciale utilisant un système de reconnaissance faciale avec une technologie d’apprentissage profond pour rendre votre appareil capable d’identifier ou de vérifier une personne en temps réel ou à partir d’une image numérique ou d’un cadre vidéo à partir d’une source vidéo. Les systèmes Android de reconnaissance faciale utilisent des algorithmes Opencv pour choisir des détails spécifiques et distinctifs sur le visage d’une personne. Android reconnaissance faciale lit la géométrie de votre visage. Les facteurs clés incluent la distance entre vos yeux et la distance entre le front et le menton. L’application de détection du visage identifie les repères faciaux — un système identifie 68 d’entre eux — qui sont la clé pour distinguer votre visage. Le résultat: votre signature faciale pour l’apprentissage profond de reconnaître les visages des gens à l’avenir en utilisant seulement votre téléphone Android. Les données sur un visage particulier est souvent appelé un modèle de visage et est distinct d’une photographie, car il est conçu pour inclure seulement certains détails qui peuvent être utilisés pour les visages dégoûtants. La détection du visage varie dans sa capacité à identifier les personnes dans des conditions difficiles telles qu’un mauvais éclairage, une résolution d’image de mauvaise qualité et un angle de vue sous-optimal (comme sur une photographie prise d’en haut regardant vers le bas sur une personne inconnue). La détection faciale peut être utilisée comme cadre de test pour plusieurs méthodes de reconnaissance faciale comme les réseaux neuronaux avec TensorFlow et Caffe. La caméra de détection de visage inclut les algorithmes suivants de pré-traitement : - Échelle grise - Culture - Alignement des yeux - Correction gamma - Différence de Gaussiens - Filtre Canny - Modèle binaire local - Péréquation histogramme (ne peut être utilisé que si l’échelle grise est utilisée aussi) - Resize Lorsqu’un visage est capturé sur la caméra, l’appariement a lieu en temps réel, et vous pouvez commencer à former votre appareil pour identifier les visages à l’aide d’un système d’apprentissage profond pour correspondre et permet la détection faciale. Vous pouvez choisir parmi les méthodes d’extraction et de classification des fonctionnalités suivantes : - Eigenfaces avec le voisin le plus proche - Remodelage d’image avec la machine vectorielle de support - TensorFlow avec SVM ou KNN - Caffe avec SVM ou KNN Pour le moment, seuls les appareils armeabi-v7a et vers le haut sont pris en charge. Pour une meilleure expérience en mode reconnaissance, faites pivoter l’appareil vers la gauche. TensorFlow: Si vous souhaitez utiliser le modèle Tensorflow Inception5h, téléchargez-le à partir d’ici : https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip Ensuite, copiez le fichier « tensorflow_inception_graph.pb » à « /sdcard/Pictures/facerecognition/data/TensorFlow VGG: Je f vous souhaitez utiliser le modèle VGG Face Descriptor, téléchargez-le à partir d’ici: https://www.dropbox.com/s/51wi2la5e034wfv/vgg_faces.pb?dl=0 Attention : Ce modèle ne fonctionne que sur les appareils ayant au moins 3 Go ou RAM. Caffe: Si vous souhaitez utiliser le modèle VGG Face Descriptor, téléchargez-le à partir d’ici : http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/vgg_face/src/vgg_face_caffe.tar.gz application de reconnaissance faciale recherche de reconnaissance faciale logiciel de reconnaissance faciale test de reconnaissance faciale caméra de reconnaissance faciale reconnaissance faciale en ligne android reconnaissance faciale application de reconnaissance faciale pour android téléchargement gratuit application de reconnaissance faciale gratuite reconnaissance faciale à l’aide de facenet reconnaissance faciale à l’aide de python reconnaissance faciale à l’aide d’eigenfaces reconnaissance faciale à l’aide de tensorflow téléchargement de reconnaissance faciale reconnaissance faciale par l’apprentissage profond reconnaissance faciale à l’aide d’opencv reconnaissance faciale à l’aide de cnn reconnaissance faciale à l’aide d’une photo reconnaissance faciale à l’aide d’eigenfaces reconnaissance faciale à l’aide de tensorflow téléchargement de reconnaissance faciale reconnaissance faciale par l’apprentissage profond reconnaissance faciale à l’aide d’opencv reconnaissance faciale à l’aide de cnn
historique de la version
- Version 1.5.3 posté sur 2019-08-12
Détails du programme
- Catégorie: Utilitaires système > Maintenance du système
- Éditeur: LovaAppsProdukcje
- Licence: Gratuit
- Prix: N/A
- Version: 1.5.3
- Plate-forme: android