使用face++的api实现对人脸部表情的识别，并根据人脸表情推荐相应的音乐。进入音乐播放页面后，用户可通过手势操作控制音乐的播放暂停以及上一首和下一首。

面部识别 使用TensorFlow进行面部表情识别 介绍 深度学习的面部表情识别。 使用TensorFlow 1.4实现CNN（卷积神经网络）。 代号 Test_Images：用于测试模型的图像目录。 Train_Images：用于转换神经网络的图像目录。 collect_images.py：从Bing和Google收集面部图像。 convert_images.py：将图像文件（* .jpg，*。jpeg， .png）转换为数据集文件（ .bin）。 dataset.py：用于训练或测试神经网络的数据集类。 cnn.py：创建CNN并对其进行训练或对图像进行分类。 运行代码示例 将图像转换为数据集 >>> import convert_images as ci >>> ci.IMAGES_DIR = './Train_Images' >>> ci.main('./train.b

人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题，提出了一种基于MVFE-LightNet（Multi-View Facial Expression Lightweight Network）的多视角人脸表情识别方法。首先，在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征，引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次，嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重，利用特征重新标定方式提高网络表示能力，并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后，为了进一步优化识别结果，采用AdamW（Adam with Weight decay）优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明，该方法具有较高的识别率，且减少网络计算时间。

pytorch实时表情识别框架，可选择VGG和Resnet两种模型进行训练，支持自制训练集训练、推理，可自由修改类别数、输入图片大小

人机交互是计算机科学、心理学、认知科学的交叉研究领域。近年来人机交互正逐渐地从以计 算机为中心转移到以人为中心。传统的人机交互方式(键盘、鼠标等)已很难满足人们日益增长的 需求。手势识别和表情识别作为自然的、符合直觉的人机交互方式，是近年来十分热门的研究方向。 本文研究了基于NAO机器人的手势识别和表情识别，并用于进行人机交互。 本文的主要内容如下： 首先，介绍了手势识别和表情识别的研究方法和研究现状，并分析了目前存在一些难点，比如 泛化能力较差、难以实用等。 其次，先介绍了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)的基本原理，然后介绍了 本文采用的手势识别算法的两个主要部分：基于全卷积神经网络(Fully convolutional network，FCN) 的手部分割算法和基于卷积神经网络的手势识别算法。该算法可识别10种手势。FCN实现了手部的 像素级精确分割，使得手势的识别更加容易，同时减少了对样本数的要求。 再次，先介绍了常见的视频识别算法，然后介绍了本文采用的基于光流卷积神经网络的表情识 别算法，可识别7种表情。使用稠密光流提取表情的动态特征可以减少对卷积神经网络提取特征的 要求，以及对样本数的要求。 最后，对这两个算法的各个环节分别进行了实验，并对实验结果进行了分析和总结。测试集上 手势识别的错误率为2．35％，表情识别的错误率为3．17％，并证明了算法的鲁棒性。在NAO机器人 平台上的实际使用效果评估进一步证明了基于手势识别和表情识别的人机交互的可行性。

Facial Action Recognition for Facial Expression.....

面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，生气，悲伤，中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别（FER）的问题，但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络（CNN）。 因此，提出了一种新颖的CNN架构，并将多个数据集（例如FER2013，FER +，JAFFE，CK +）和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项目中使用的不同数据集是FER-2013和FER +数据集，扩展Cohn-Kanade（CK +）数据库，日本女性面部表情数据库（JAFFE）和实时收集的图像。 这样做是为了提高模型的泛化能力，并注意模型不会偏向特定人群。 所使用的数据集主要在姿势，图像质量，对齐方式，清晰度等方面有所不同。 屏幕截图

针对疲劳驾驶的六种表情 ,提出几何规范化结合 Gabor滤波提取表情特征 ,使用支持向量机对疲劳驾驶的面部表情分类识别的系统。首先对视频图像预处理进行几何规范化 ,利用二维 Gabor核函数构造最优滤波器 48个,获取 48个面部表情特征点 ,最后利用支持向量机进行面部表情分类识别。实验结果表明径向基函数的 SVM性能最好。

基于matlab的表情识别代码数据挖掘 项目1 在本作业中，您将研究k最近邻，神经网络和SVM分类器在两个实际分类问题上的应用。 用于此分配的数据集已上传到“数据集”文件夹下。 x_train，y_train，x_test和y_test分别表示训练功能，训练标签，测试功能和测试标签。 在x_train和x_test中，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个特征。 问题1 人类活动识别数据集是根据对30名志愿者进行的实验而创建的，以使用智能手机数据识别人类活动。 每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行，上楼，下坐，坐着，站立，躺着）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 使用信号处理算法处理数据以提取维度561的特征向量。训练集包含7,352个样本，测试集包含2,947个样本。 在此数据集上实现k = 5的k最近邻算法。 使用简单的欧几里德距离度量来计算两个样本之间的距离。 在训练集上训练带有参数2的多项式内核的SVM分类器，并在测试集上进行测试。 您需要为每个课程训练一个SVM。 为了预测测试

基于matlab的表情识别代码蜘蛛人 我们提出了一种用于以眼镜形式处理用于情感识别和传感的原位生物信号数据的系统，该系统将定制的模块化生物信号采集电路与一套算法和基于机器学习的分类器相结合，以产生准确的生物信息。信号和情感类别。 拟议的平台使用来自非接触式传感器的数据来提供：1）眼睛和眉毛检测； 2）瞳Kong测量； 3）zy肌（微笑肌）运动；以及4）头部运动。 该平台还可以扩展为包括基于接触的传感器提供的功能，例如5）心率和6）8通道EEG。 SPIDERS_PCB_Design 该文件夹包含主板和电源板的所有PCB设计。 管道 管道文件夹包含用于数据预处理，面部标志检测，面部表情检测和情感分类的代码。 #GUI此文件夹包含初步实验MATLAB GUI的材料。