最先介绍了人脸的检测的最基本的理论方面的知识,在弄清楚人脸识别的理论之后,接下来我们再研究一下人脸图像的表情是怎样提取特征的,我们使用的是以SIFT 算法为特征提取的工具,而且我们找到了基于尺度方面的理论,还有SIFT 特征点的提取方法等等。最终从识别的步骤入手,进一步设计出基于Matlab的人脸表情识别系统,具有较高的识别率。
2021-07-04 21:58:39 25.94MB 面部表情 sift 表情识别 matlab
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人脸表情识别的matlab程序,内附运行说明与数据库。
2021-06-29 10:31:38 58B 人脸表情识别 matlab
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人脸表情识别数据集
2021-06-27 15:56:56 139.77MB 人脸表情 表情识别
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基于PCA方法的人脸表情识别方法,运行facialexpression即可,里面已经包含七种表情的图像数据。
2021-06-25 13:18:37 346KB 表情识别 表情 识别 人脸
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CK+数据库,内涵123人的593图像序列,各人物图片文件夹分开,文件夹名为表情标号区分。文件1.55G,上传受限,故内容为百度云链接。放心下载
2021-06-24 17:33:40 130B CK+数据库 人脸表情识别
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人脸表情识别数据集, 人脸识别,表情识别,数据集,深度学习
2021-06-13 23:46:42 143.2MB 数据集
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面部表情识别 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能: 1)图片识别可以通过上传本地图片,进行表情识别2)拍摄识别点击快照识别按钮,可以调用摄像头实现拍摄,并进行表情识别 实现原理: 1,表情库的建立 fer2013人脸数据集,可以从kaggle网站上下载 2,表情识别: (1)图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 (2)图像预处理:图像的大小和灰度的归一化,头部姿态的矫正,图像分割等。 目的:改善图像质量,消除噪声,统一图像灰度值及尺寸,为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作:人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一)  (3)特征提取:将点阵转换成更高级别的图像表述—如形状,运动,颜色,纹理,空间结构等,在保证质量和识别率的降低下,对庞大的图像数据进行降级维处理。 2,表情分析: (1) 获取表情识别地数据
2021-06-12 01:34:29 19.17MB 系统开源
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kaggle2018年的人脸表情识别数据集,来自实验室环境下采集的7864张人脸彩色图,每人采集了20张不同表情。
2021-06-11 09:09:27 44.9MB emotion_faces 人脸表情 数据集
CK+人脸表情数据集,包含3种,每一种都包含surprised、sadness、happy、fearful、disgusted、angry等几类数据,了用于深度学习训练模型
2021-06-11 08:51:05 5.04MB 人脸表情数据 深度学 人工智
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基于纹理特征融合的人脸表情识别.pdf
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