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）。

python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。

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。

CK+数据集分类整理好的表情图片，包括angry、contempt、disgust、fear、happy、neutral、sad、surprise八个文件夹，分别有135、54、177、75、207、123、84、249张裁剪好的人脸图片，尺寸为48×48。

基于matlab的表情识别代码2D-3D人脸数据集 2D WIDER FACE FACE NIST提供（IJB-B + FRVT（仅测试）） IARPA Janus Benchmark-B面部挑战（IJB-B）定义了八项挑战，应对拥挤图像的验证，识别，检测，聚类和处理。 IJB-B集包含67000个面部图像，7000个面部视频和10000个非面部图像，对此提供了支持。 空军 300瓦（LFPW + AFW + HELEN + IBUG） 马尔夫 FDDB（2009/10） 设计用于研究无约束人脸检测问题的人脸区域数据集。 该数据集包含从“野生”数据集中的“脸部”获取的2845张图像集中的5171个脸部的注释。 可以在下面的技术报告中找到更多详细信息。 VGGFace VGGFace2 数据集包含331万个9131个主题（身份）的图像，每个主题平均362.6个图像。 图片是从Google图片搜索中下载的，并且在姿势，年龄，光照，种族和职业（例如演员，运动员，政治人物）方面存在很大差异。收集数据集时要牢记三个目标：身份，以及每个身份的大量图像； （ii）涵盖各种姿势，年龄和种族； （iii

基于matlab的表情识别代码使用奇异值分解（SVD）在MATLAB中进行人脸重构 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 奇异值分解（SVD）是一种有用的计算工具，可用于减少超定系统的维数。 它具有各种各样的应用程序，从面部识别软件到科学数据的降噪再到量子信息，甚至被Netflix用来过滤和确定用户内容。 在本文中，该方法用于解构人脸数据库，从而允许低秩逼近来重建图像。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 耶鲁的人脸数据库用于编辑许多人的脸部图像。 总体上有两个数据集：一组被裁剪以使面部对齐良好，而另一组则未被裁剪。 一旦执行了SVD，便会执行许多计算和分析。 首先，一系列奇异值用于确定构成“面部空间”的基础基础面部的权重，该“面部空间”代表所有面部的基础结构。 然后对重建脸部以及本征脸部自身的能力进行比较。 为了观察低秩逼近的演变，矩阵是逐块重构的。 最后，在裁剪后的图像和未裁剪的图像之间进行比较，并将各种面部映射到“面部空间”以进行重构。 理论背景\n=

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