基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_

Pytorch框架Resnet_VGG两种网络实现人脸表情识别源码+训练好的模型+项目详细说明+PPT报告.zip 包含的网络有resnet网络，vgg网络，以及对应训练好的模型文件， 包含项目详细说明文档，可参考文档操作学习。 包含制作好的答辩PPT 该项目可以用来参考学习，适合深度学习初学者或者需要实践经验的工程师使用，也可以直接拿来作为毕设使用，请放心下载！ 由于该项目使用的人脸识别数据集太大，无法一起上传，故使用的数据集 下载链接为：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325578

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人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 数据量比较大，该数据集适合做分类识别，不可用于目标检测。 resnet 、vgg16、cnn、Mobilenet等网络。 放心下载使用 【基于卷积神经网络实现面部表情识别源码及模型下载地址】(准确率达到97%) https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325594

Fer2013数据集下载 https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data 把csv文件分为train、test、val三类 # -*- coding: utf-8 -*- import csv import os database_path = r'/Users/zhaodongyu/Desktop/vision and image/Project' datasets_path = r'/Users/zhaodongyu/De

这是写论文时收集的一些关于人脸表情识别方面的论文，对我帮助很大，大家感兴趣可以看看。

基于深度学习的人脸表情识别算法研究.pdf

与文章配对的，数据集和预训练模型均已经上传到CSDN资源，下载后将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件，将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件，均解压即可得到包含图像的数据集（其中rar后缀的为原始jaffe数据集，这里建议使用我处理好的）。 主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练，JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率（该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题），JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率（这两个数据集为实验室采集，较为准确标准）。

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1、yolov5检测源码+表情识别检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。