代码基于python3和opencv框架，可能需要安装所需的module；
功能描述
--实现笔记本摄像头获取人脸的面部表情识别，happy，angry，neural，sad..
--实现指定路径下视频中人脸的识别..
验证成功，未做改动，源自github
2021-11-22 16:58:03
9.31MB
1
代码基于python3和opencv框架，可能需要安装所需的module； 功能描述 --实现笔记本摄像头获取人脸的面部表情识别，happy，angry，neural，sad.. --实现指定路径下视频中人脸的识别.. 验证成功，未做改动，源自github
2021-10-24 18:33:40
9.31MB
1
面部表情识别
该项目可以从您的面部识别您的表情。该项目基本上来自Corsera指导的项目，但我改进了CNN模型的架构。 它使用CNN，Keras，OpenCV和Flask构建。 这将检测到5种面部表情，如Netural，Happy，Anger，Surprise和Sad。 我还使用Flask在Web上部署了该项目
2021-10-17 21:35:18
86.79MB
1
FER2013-CNN-Resnet-
这些是我关于面部表情识别的论文项目，旨在改善Yujin Gan等人先前在2018年发表的研究论文。
2021-10-15 14:38:50
2KB
1
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。
2021-10-12 09:02:52
557KB
1
情绪识别
该存储库的目的是通过深度学习探索面部表情识别
环境：
python 2.7
pytorch 0.3.0
GTX 1080
楷模：
VGG Face微调可用于基于图像的表情识别
VGG + GRU用于基于视频的表情识别
Resnet + GRU用于基于视频的表情识别
型号详情：
VGG Face
我们使用进行微调，使用FER2013数据集进行分类。 首先，我们通过将caffe模型转换为Pytorch模型，我们提供了转换后的。FER2013数据库包含35889张图像：用于培训的28709张图像，用于公共测试的3589张图像，以及用于私人测试的3589张图像。 我们使用训练数据和公共测试数据进行训练，并使用私人测试数据评估模型性能。 在这里，我们提供已
用法：
首先下载FER2013数据集（需要解压缩）和pytorch模型（VGG_Face_torch
2021-09-02 20:00:37
24KB
1
对应博客详解
https://blog.csdn.net/huqinweI987/article/details/87884341
2021-08-22 18:29:10
63.73MB
1