iOS-Swift-ARkitFaceTrackingNose01 Level : Intermediate 在本教程中，您将学习如何使用TrueFepth相机使用AR Face Tracking来跟踪脸部，在跟踪的脸部上叠加图片，甚至根据您创建的面部表情来操纵图像。 本教程使用Xcode 10制作，并针对iOS 12构建。 关于 IOS 12，Swift 4的示例应用程序：几分钟后在菜单中制作幻灯片（SooninSlideInHandler，Swift开放源代码） 做广告-（支持我们:)，并在iOS App以下进行下载和评分。 Learn numbers 0 to 100 in English, French, German, Spanish and Italian. 要求 iOS 12.0以上 Xcode 10.0以上 迅捷4.0+ iPhone X + 用法 您无需下载任何额

Facial AR Remote IOS 端 XCODE 12.1。需要手机iphone x以上即可运行面部捕捉

SiameseNetwork实现面部识别（基于PyTorch）-附件资源

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

面部表情识别 一个用于识别实时网络摄像头图像上面部表情的卷积神经网络。 安装 该实现已通过Python 3.6.3进行了测试。 您可以根据需要使用conda或virtualenv创建全新的虚拟环境。 TensorFlow 正式conda ，因此pip用于软件包管理。 所有依赖项都可以在requirements.txt文件中找到。 激活Python 3环境后，您可以使用以下命令安装要求 pip install -r path/to/requirements.txt 实时预测 如果您的计算机装有网络摄像头，则可以即时计算预测。 脱下眼镜和帽子，开始进行实时预测 python webcam.py 训练 如果您想自己训练Tensorflow CNN，则需要从kaggle和获取。 对于CK +，您可以使用ckplus_to_csv.py脚本自动检测所有面Kong，解析灰度强度并将所有CK图像收集到

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。

一款基于ＶＣ＋＋开发的面部识别软件，可以用于机器人视觉识别方面的设计。代码可以裁剪和修改。

面部表情评分法.pdf

我的Github项目：人脸面部表情识别项目的数据集文件，项目地址：https://github.com/He-Xiang-best/Facial-Expression-Recognition

SC-FEGAN SC-FEGAN：具有用户草图和颜色的人脸编辑生成对抗网络（ICCV 2019）Youngjoo Jo，Jongyoul Park arXiv：https://arxiv.org/abs/1902.06838概述使用深SC-FEGAN SC编辑人脸图像-FEGAN：使用用户的草图和颜色进行人脸编辑生成对抗网络（ICCV 2019）Joongjooul Park arXiv的Youngjoo Jo，https：//arxiv.org/abs/1902.06838概述使用深度神经网络编辑人脸图像。 用户可以使用直观的输入（例如草图和着色）来编辑面部图像，我们的网络SC-FEGAN可以从中生成高质量的合成图像。 我们使用了带有门控卷积层的SN-patchGAN鉴别器和类似Unet的生成器。 依存关系十