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面部识别数据集，这些图片已经从Pinterest收集和裁剪。共有105位名人和17534张面孔。

人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等

面部表情比较数据集，该数据集是一个大规模的面部表情数据集，由人脸图像三联以及人类注释组成，这些注释指定了每个三联中的哪两张脸在面部表情方面形成了最相似的对。这个数据集中的每个三元组都由6名或6名以上的人工评分员注释。该数据集与现有的主要专注于离散情绪分类或动作单元检测的表情数据集有很大不同。

面部表情比较图像数据集，每个注释都是集合{1,2,3}中的一个整数。值为1意味着与第一张脸的表情相比，三元组中第二张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为2意味着与第二张脸的表情相比，三元组中第一张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为3意味着与第三张脸的表情相比，三元组中第一张和第二张脸的表情在视觉上更相似。

儿童疾病面部图像，这个数据集包含了许多显示儿童可能感染的不同疾病的图像，以及所有种族的正常儿童的不同图像。这些图像是关于在眼睛、皮肤或口腔有症状的疾病，共2898张图片。 儿童疾病面部图像，这个数据集包含了许多显示儿童可能感染的不同疾病的图像，以及所有种族的正常儿童的不同图像。这些图像是关于在眼睛、皮肤或口腔有症状的疾病，共2898张图片

DiscoFaceGAN：派息纠缠和Co通过3D模仿，对比学习ntrollable人脸图像生成 这是以下论文的tensorflow实现： 通过3D模仿-对比学习，CVPR 2020进行纠缠和可控的面部图像生成。 （口头） 邓登，杨娇龙，陈东，方文和辛彤 论文： : 摘要：本文提出DiscoFaceGAN，人脸图像生成的虚拟人与DIS纠结了不存在的人，表情，姿势和照明的身份，precisely- CO ntrollable潜表示的方法。我们将3D先验嵌入到对抗性学习中，并训练网络以模仿3D人脸分析和渲染过程的图像形成。为了处理由真实和渲染的面部之间的域间隙引起的生成自由度，我们进一步引入对比学习以通过比较生成的图像对来促进解缠结。实验表明，通过我们的模仿对比学习，可以很好地消除因素变化，并且可以精确控制生成的脸部的特性。我们还分析了学习到的潜在空间，并提出了支持因子解缠结的几个有意义的性

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人类笑脸数据集，这个数据集包含了快乐和不快乐的面部表情的标记图像。包含了Happy和Non-Happy的面部表情来练习二进制分类。 人类笑脸数据集，这个数据集包含了快乐和不快乐的面部表情的标记图像。包含了Happy和Non-Happy的面部表情来练习二进制分类

面部情绪检测器 Web应用程序，可使用AI检测您的面部表情并将其与表情符号匹配。 使用ReactJS和face-API.js构建 Face-API.js是用于在tensorflow.js核心API之上实现的浏览器中的人脸检测和人脸识别JavaScript API。 版本2.0 URL /现场演示 关于这个项目 主要目的非常简单，即根据我们在相机前所做的面部表情来显示表情符号。 一旦应用检测到您的脸，它将执行以下两项操作： 更改背景颜色。 将默认表情符号替换为认为与您的表情最匹配的表情符号。 Face-API.js用于简化此过程。 您可以了解更多信息。 注意：您不会在任何时候被录制