代码基于python3和opencv框架，可能需要安装所需的module；
功能描述
--实现笔记本摄像头获取人脸的面部表情识别，happy，angry，neural，sad..
--实现指定路径下视频中人脸的识别..
验证成功，未做改动，源自github
2021-11-22 16:58:03
9.31MB
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这是一篇关于gabor特征提取（并结合adboost降维），SVM分类的人脸表情识别的论文，文中较为详细的描述了如何进行特征提取和识别分类，可作为参考。
2021-11-21 19:11:51
499KB
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针对完全局部二值模式（CLBP）存在直方图维数过高和特征冗余，会导致识别速度降低和识别率低的问题，提出基于有判别力的完全局部二值模式（Discriminative completed LBP，disCLBP）的人脸表情识别算法。首先，对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域；然后提取表情子区域和整幅图像的disCLBP特征，针对不同的表情筛选出不同的表情特征，再将筛选出的表情子区域特征直方图融合；最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。
2021-11-13 12:01:15
603KB
1
基于matlab的表情识别代码很棒的随机森林
随机森林-与基于树的方法有关的资源精选清单，包括但不限于随机森林，装袋和增强。
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代号
2021-11-13 11:10:50
8KB
1
基于matlab的表情识别代码
迁移学习
Transfer
Learning
Everything
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Transfer
Learning
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关于迁移学习的所有资料，包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、常用数据集、硕博士论文、比赛等等。(可能是目前最全的迁移学习资料库？)
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@Misc{transferlearning.xyz,
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{Everything
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Transfer
Learning
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Adapation},
author
=
{Wang,
Jindong
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2021-11-13 11:06:42
4.09MB
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基于matlab的表情识别代码
学生：Laksono
kurnianggoro
导师：Delia
Passalacqua
链接到提交：
链接到代码：
合并的代码：
用法：
介绍
脸部界标检测是一种有用的算法，具有许多可能的应用程序，包括表情转移，虚拟化妆，脸部木偶，脸部互换等。
该项目旨在为面部标志检测器实现可扩展的API。
此外，它还将实现2种算法，包括主动外观模型（AAM）[1]和回归局部二进制特征（LBF）[2]。
参考[1]
G.
Tzimiropoulos和M.
Pantic，“野外快速AAM拟合的优化问题”，ICCV
2013。
[2]
S.
Ren等。
，“通过回归本地二进制特征以3000
fps进行人脸对齐”，CVPR
2014。
项目详情
本项目的工作总结于此。
在提案中，几乎没有要添加到API的功能列表。
但是，在编码期间，为了使所提出的API更加可靠，根据导师和从事类似项目工作的另一位学生的建议，添加了各种新功能。
以下是最初提出的功能列表：
API的基类（Facemark类）（完成）。
该基类提供了几种功能，包括read()
，
write()
，
setFac
2021-11-04 23:09:05
70.73MB
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