Hay muchos servicios en la nube y marcos nativos disponibles. OpenCV es la biblioteca bien conocida para Android. Puede usar OpenCV para construir su propio modelo de detección de rostros utilizando algoritmos conocidos diseñados para la clasificación de imágenes, pero openCV tiene algunas desventajas. 1. Necesita entrenarlo bien utilizando muchos datos de entrenamiento. 2. La precisión es menor y es lenta en dispositivos de memoria de gama baja. 3. Necesita algunas cosas manuales para hacer.
2. TensorFlow: es una plataforma informática de aprendizaje automático para computar y procesar modelos de aprendizaje automático. Requiere mucho trabajo manual y datos, pero la ejecución es más rápida en comparación con OpenCV. Puede usarlo para hacer cualquier modelo de aprendizaje automático que no sea la detección de rostros.
3. Servicios cognitivos de Microsoft: es una plataforma de inteligencia artificial en la nube y se está volviendo muy popular en estos días. Las principales API están disponibles para Python y C #, pero aún así puede implementarlo en cualquier idioma usando HTTP post y obtener métodos. No tiene ningún impacto en su procesador o memoria ya que el procesamiento toma en la nube de Microsoft Azure. La versión gratuita está limitada a alrededor de 3000–4000 llamadas Api por mes. La precisión también es buena.
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Face ++: es la nueva plataforma de procesamiento de imágenes AI desarrollada por grupos de Alibaba. Créame, he usado esto en mi proyecto, es realmente rápido y mejor en precisión en comparación con otras plataformas. Funciona de manera similar a los servicios cognitivos de EM pero con poco esfuerzo manual. Así que te sugiero que pruebes esto.