情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

完整表情demo，qq和微博

脑电情绪识别 HSE计算机科学学生项目 作者：Soboleva Natalia和Glazkova Ekaterina 脑电信号的准确分类可以为医学研究提供解决方案，以在早期阶段检测异常脑部行为以对其进行威胁。 在这项研究中，我们从另一个角度来看这个任务-情绪识别。 我们设计了卷积神经网络和递归神经网络的联合，使用自动编码器来压缩数据的高维数。 当前项目包括EEG数据处理，并使用AutoEncoder + CNN + RNN进行卷积 前处理 伪影-这是所有非脑源记录的活动的术语。 伪影可分为两类：生理伪影（来自大脑其他部位的虹膜，例如，身体）和外部生理伪影（例如，技术设备的北极）。 为了提取脑电图观察的最重要特征，必须进行预处理。 为了进行数据处理和可视化， 选择了用于人类神经生理数据（包括EEG）的开源Python软件。 在这一领域，有两种主要的最新方法可以处理EEG信号：小波变换和

ets 此存储库为AUNets提供了PyTorch实现。 AUNets依赖于每个面部表情具有独立的和二进制的CNN的功能。 它适用于整体面部图像，即无需关键点或面部矫正。 项目页面： : 引文 @article{romero2018multi, title={Multi-view dynamic facial action unit detection}, author={Romero, Andr{\'e}s and Le{\'o}n, Juan and Arbel{\'a}ez, Pablo}, journal={Image and Vision Computing}, year={2018}, publisher={Elsevier} } 用法（火车） $./main.sh -GPU 0 -OF None # It will train AUNets (1

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Tensorflow版本，里面有tf模型和相关配置文件，以及ipynb文件

EmoTag：表情符号情感数据集：基于Twitter数据的以表情符号为中心的NLP资源

tf_emotion_detector 一个基于TensorFlow的人脸表情识别系统

会话中很棒的情感识别 有关与会话中的情感识别（ERC），上下文情感/情感/讽刺分析或语用学的共同分类（如会话中的对话行为）相关的论文的综合阅读清单。 如果列表中缺少任何新的或现有的纸张，请随时发送PR。 什么是ERC？ ERC是一项旨在预测对话中每种话语的情感的任务。 以下是一段对话的摘录，其中每种话语都标有相应的情感和情感标签： 概观 ，IEEE情感计算2020交易 ，IEEE Access 2019 资料资源 ，COLING 2020 ，ACL 2020 ，IEEE Access 2020 ，Arxiv 2020 ，LREC 2020 ，ACL 2019 ，ACL 2019 人类行为计算机2019 ，LREC 2018 DailyDialog：手动标记的多回合对话数据集，AFNLP 2017 semaine数据库：人与有限代理之间带有情感色彩的对话的带注释的多

Twitter情绪识别 经过训练的递归神经网络（RNN）模型，用于根据英语推文预测情绪。 我们的模型适用于字符，因此我们无需进行任何预处理就将整个推文传递为RNN。 我们正在预测三种情感分类： 埃克曼的六种基本情感， 普鲁奇克的八种基本情感 情绪状态简介（POMS）的六个情绪状态。 文件和文件夹： demo.ipynb ：脚本显示了如何使用我们的模型来预测情绪或将推文嵌入Jupiter Notebook。 demo.py ：脚本显示了如何使用我们的模型来预测情绪或在Python中嵌入推文。 motion_prediction.py ：定义EmotionPredictor类的帮助脚本。