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。

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心跳：使用远程光电容积描记法（rPPG）测量心率 这是rPPG的简单实现，rPPG是无需接触皮肤即可测量心率的一种方法。 它使用视频记录或实时面部表情分析肤色的细微变化。 运作方式如下： 检测到人脸并对其进行连续跟踪 通过确定每帧中的面部颜色来获得信号序列 心率是使用频率分析和一系列滤波来估计的 如果您对特定内容感兴趣，请随时阅读我有关以下主题的出版物： 另请参阅我的最小和“ 。 演示版 依存关系 需要以下库才能运行心跳： 它们必须安装在系统上，以便在编译器的标准搜索路径中可以找到头文件和库。 安装 要构建可在macOS上运行的Makefile： $ make Ubuntu的替代编译。 适用于opencv 3.1： $ g++ -std=c++11 Heartbeat.cpp opencv.cpp RPPG.cpp ` pkg-config --cflags --libs ope

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深脸 Deepface是python的轻量级和面部属性分析（，，和）框架。 它是一个混合的人脸识别框架，其中包含了最先进的模型： ， ， ， ， ， 和 。 该库主要基于Keras和TensorFlow。 安装 安装deepface的最简单方法是从下载。 pip install deepface 人脸识别 现代包括四个常见阶段： ， ，和。 Deepface在后台处理所有这些常见阶段。 您只需使用一行代码即可在其界面中调用其验证，查找或分析功能。 人脸验证- deepface界面下的验证功能可验证同一个人或不同个人的面部对。 您应将面对作为数组传递，而不是为了最佳实践而在for循环中调用verify函数。 这将大大加快该功能，并减少分配的内存。 from deepface import DeepFace result = DeepFace . verify ( "img1.jpg" , "img2.jpg" ) #results = DeepFace.verify([['img1.jpg', 'img2.jpg'], ['img1.jpg', 'img3.jpg'

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