该程序是为人脸表情识别研究实验人脸预处理阶段而开发的半自动人脸裁剪系统,因为大部分人脸表情数据库都是未经裁剪/裁切的,而去除背景是人脸表情识别预处理的重要一步。网上有很多人脸数据库,但大部分是未经裁剪/人脸裁切处理的,不能直接用于人脸表情识别试验。 该程序是为人脸表情识别研究实验人脸预处理阶段而开发的半自动人脸裁剪/人脸裁切系统,因为大部分人脸数据库都是未经裁剪的,而去除背景是人脸表情识别预处理的重要一步。 图像归一化为64*82大小,归一化方案请参见张一鸣,《人脸表情识别》。采用OpenCV+MFC制作,不提供源代码。用到的同学可以下载。 敬告:因为本程序读取.tif格式图像使用OpenCV函数,而.tif格式本身的复杂性导致没有通用的读取函数,故对有些.tif图像可能会出问题。
2021-10-15 17:51:58 3.69MB Face Cropping Expression Recognition
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面部微表情识别若干关键技术之计算机研究.docx
2021-10-15 16:03:05 112KB C语言
FER2013-CNN-Resnet- 这些是我关于面部表情识别的论文项目,旨在改善Yujin Gan等人先前在2018年发表的研究论文。
2021-10-15 14:38:50 2KB JupyterNotebook
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基于CNN与关键区域特征的人脸表情识别算法.pdf
2021-10-13 14:21:06 2.35MB 基于CNN与关键区域特征的人脸表
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深度学习在语音识别、图像理解等许多应用领域取得了突破性成果。针对基于深度学习的静态 人脸图像表情识别方法进行研究,首先介绍了深度学习的原理,并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集;然后 介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤,归纳了图像预处理和表情分类的主要方法,重点总结了目前性能较好 用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较;最后指出了目前面部表情识别存在的问题和 未来可能的发展趋势。
2021-10-12 09:02:52 557KB 论文
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采用OPENCV4 VC++开发。表情识别的思路,首先采用KERAS对7个表情进行训练,得到一个模型。训练的表情网络采用mobileNetV2,正确率91.7%,获得的.h5模型转换为.pb文件。其次,得到模型后,用MTCNN检测人脸,做微调,用OPENCV VC++调用检测后的人脸,预测分类,得到表情种类。
2021-10-06 21:52:42 43.68MB CV
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基于卷积神经网络的多人表情识别算法.pdf
2021-10-01 18:06:24 1.85MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
基于PYTHON的人脸表情识别,识别表情包括高兴愤怒等
结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别.pdf
2021-09-25 17:06:16 1.36MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模