Android Application for Face Recognition and Verification using MobileFaceNets

Main Article Content

Chiaochan Yangsila

Abstract

This paper presents the development of Android application for face recognition and verification using MobileFaceNets: a case study of the activity attendance check of staff at Roi Et Rajabhat University (RERU). The four objectives and their results in the study are as follows. 1) The developed Android application for face recognition and verification using MobileFaceNets was applicable to the activity attendance check of the RERU staff. 2) The Manhattan function had the fastest processing speed. 3) The researcher did a distance analysis for 100% accuracy and found that image A was identical to image B if the distance was <= 0.752 (Euclidean distance) or <= 5.796 (Manhattan distance) or >= 0.717 (Cosine Coefficient). 4) The efficiency analysis revealed that the application processing was 100% accurate.

Article Details

How to Cite
[1]
C. Yangsila, “Android Application for Face Recognition and Verification using MobileFaceNets”, JIST, vol. 13, no. 1, pp. 1–9, Jun. 2023.
Section
Research Article: Soft Computing (Detail in Scope of Journal)

References

R. L. Galvez, A. A. Bandala, E. P. Dadios, R. R. P. Vicerra and J. M. Z. Maningo, “Object detection using convolutional neural networks,” TENCON 2018 – 2018 IEEE Region 10 Conference, pp. 2023-2027, 2018.

ภูมิภักดิ์ พรมรังกา, สหรัฐ แหวนทอง และ ชูพันธุ์ รัตนโภคา, “โมบายแอปพลิเคชันสำหรับจำแนกสายพันธุ์นกด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก,” Journal of Information Science and Technology (JIST) Volume 12, NO 1, pp. 37-46, JAN – JUN 2022.

นัศพ์ชาณัณ ชินปัญช์ธนะ, “แบบจําลองการเรียนรู้ท่าทางมนุษย์จากการเคลือนไหวด้วยเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการและแบบหน่วยความจําระยะสั้นแบบยาว,” Journal of Information Science and Technology (JIST) Volume 12, NO 1, pp. 27-36, JAN – JUN 2022.

วัชรชัย คงศิริวัฒนา, พลกฤต หวังศิริกำโชค และวายุภักดิ์ ชันติโก, “ระบบตรวจสอบการเข้าชั้นเรียนและประเมินความสนใจผ่านลักษณะอารมณ์ทางใบหน้าด้วยกล้องเว็บแคม,” วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง ปีที่ 30, ฉบับที่ 2, หน้า 42-57, กรกฎาคม-ธันวาคม 2564.

Salinda Hettiarachchi, “Analysis of different face detection and recognition models for Android,” M.S. thesis, Mid Sweden University, Faculty of Science, Sweden, 2021.

F. Schroff, D. Kalenichenko, and J. Philbin, “FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Boston, MA, pp. 815–823, 2015.

Sheng Chen, Yang Liu, Xiang Gao and Zhen Han, “MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices,” Apr, 2018. [Online], Available: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdf. [Accessed Aug. 1,2022].

A. Rosebrock, “OpenCV Face Recognition,” Sep, 2018. [Online], Available: https://www.pyimagesearch.com/ 2018/09/24/opencv-face-recognition. [Accessed Aug.1,2022].

E. Uri, “Converting Sandberg’s FaceNet pre-trained model to TensorFlow Lite (using an “unorthodox way”),” Jun 19, 2020. [Online], Available: https://medium.com/@ estebanuri/converting-sandbergs-facenet-pre-trained-model-to-tensorflow-lite-using-an-unorthodox-way- 7ee3a6ed02a3. [Accessed Aug. 1,2022].

ชนาธิป หมั่นเพียรสุขและสุพจน์ เฮงพระพรหม, “ประสิทธิภาพของฟังก์ชันความเหมือนต่อขั้นตอนวิธีเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดเคสำหรับการจำแนกประเภทข้อมูล,” การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 8 มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม, นครปฐม, หน้า 473-479, 2559.

Lillian Lee, “Measures of distributional similarity,”Proceedings of the 37th annual meeting of the Association for Computational Linguistics on Computational Linguistics, pp. 25-32, 1999.

S. Albawi, T. A. Mohammed and S. Al-Zawi, “Under standing of a convolutional neural network,” In International Conference on Engineering and Technology (ICET), pp. 1-6, 2017.

“TensorFlow,” TensorFlow, 2015. [Online]. Available:https://www.tensorflow.org. [Accessed Aug. 1,2022].

“TensorFlowLite,” TensorFlow, 2018. [Online]. Available: https://www.tensorflow.org/lite/guide. [Accessed Aug. 1,2022].

“ML Kit คืออะไร,” www.mindphp.com, 2562. [Online]. Available: https://www.mindphp.com/คู่มือ/73-คืออะไร/7110-what-is-ml-kit.html. [Accessed Aug. 1,2022].

“Face detection,” developers.google.com, 2022. [Online]. Available: https://developers.google.com/ml-kit/vision/ face-detection. [Accessed Aug. 1,2022].

ปุญญรัตน์ ปุญญา, “การพัฒนา MSU–GPS สำหรับการเดินทางในมหาวิทยาลัยมหาสารคาม,” ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาสื่อนฤมิต,มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 2557.