Yong Li , Student Member, IEEE, Jiabei Zeng , Member, IEEE, Shiguang Shan , Member, IEEE, and Xilin Chen, Fellow, IEEE

感情 该软件可从视频或摄像头提要中识别人脸及其相应的情绪。 由OpenCV和深度学习提供支持。 安装 克隆存储库： git clone https://github.com/petercunha/Emotion.git cd Emotion/ 使用pip3 install 安装这些依赖pip3 install 张量流 麻木 科学的 OpenCVPython 枕头 大熊猫 matplotlib h5py 凯拉斯 一旦安装了依赖项，就可以运行项目。 python3 emotions.py 训练情绪分类的新模型 从下载fer2013.t

Kaggle面部关键点检测 面部关键点标签是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。 在推论时，我们想将人脸图像的像素表示作为输入，并输出各种界标的位置，包括眼睛和嘴唇周围和周围的位置以及鼻尖。 准确标记这些位置的能力使众多下游应用成为可能。 其中包括面部识别，面部表情分析，检测畸形的面部征兆以进行医学诊断，生物识别和视频中的面部跟踪。 例如，可以通过测量嘴唇的形状来进行面部表情分析，其中弯曲可能代表微笑，弯曲可能代表皱眉。 该分析对于对零售商店的交易的真实客户满意度或驾驶员的汽车心情进行分类很重要。 检测面部关键点是一个非常具有挑战性的问题。 解决这些难题的计算机视觉研究已经走了很长一段路，但是仍有很多改进的机会。 面部特征因人而异，拍摄角度的多样性以及面部图像相对于其余图像的比例是三个难题，这在实践中使准确标记变得困难。 该项目的目标是开发一种机器学习模型来解决这个问题，其中包括

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

matlab嘴部检测代码通过全卷积局部全局上下文网络进行鲁棒的面部地标检测 面部标志用于定位和代表面部的显着区域，例如：眼睛，眉毛，鼻子，嘴巴，下颚 挑战：不同的形状，姿势，光照条件，遮挡物等。 界标检测的用途：人脸对齐，头部姿势估计，人脸交换，眨眼检测等等。 以下是iPython Notebook的论文实现： 通过全卷积局部全局上下文网络进行稳健的面部地标检测，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）的会议记录，IEEE，2018年-Daniel Merget，Matthias Rock，Gerhard Rigoll 关联： 代码是用Brainscript编写的，还使用Microsoft CNTK和Python进行了后期处理，并使用了Matlab。 可以找到代码和其他详细信息。 本文重要提示 完全卷积神经网络擅长于对局部特征进行建模，但会导致受约束的接收场（局部上下文）。 为了克服这个问题，可以采用多种方法：级联/池化等。本文提出了一种新的方法，该方法使用逐通道/内核卷积和膨胀卷积（全局上下文）来实现相同的精度，而不是几种SOTA方法。 它将全局上下文直接引入到全卷积神经网络中。 主

matlab人脸检测嘴巴定位代码使用基于本地的信息检测面部地标 此处介绍的方法基于本地信息。 首先，使用传统的 Viola-Jones 对象检测框架进行人脸检测。 Viola-Jones 框架由类 Haar 特征提取方法和 Adaboost 分类器组成。 在人脸检测之后，使用相同的 Viola-Jones 框架来检测人脸区域。 从眼睛区域位置估计眉毛区域。 主动形状模型 (ASM) 用于使用主成分分析 (PCA) 对面部形状的变化进行建模，以确保初始形状模型处于完美位置。 用法： Matlab . exe - r Main 调试： 该代码已使用 JAFFE 数据库进行了测试，可在 . 如果眼睛界标失真，您可能需要更改此值 Line 24 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.25 ); 如果嘴巴地标失真，您可能需要更改这些值 Line 42 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.50 ); Line 44 - ImageMorph = bwareaopen ( ImageOutline , 150 ); 如果眉毛地

每个预测的关键点由像素索引空间中的（x，y）实值对指定。有15个关键点，它们代表面部的以下元素：left_eye_center，right_eye_center，left_eye_inner_corner，left_eye_outer_corner，right_eye_inner_corner，right_eye_outer_corner，left_eyebrow_inner_end，left_eyebrow_outer_end，right_eyebrow_inner_end，right_eyebrow_corner_top_head_head_left_eye_lip_top_center，这里的左右是指主体的观点。在某些示例中，某些目标关键点位置丢失了（编码为csv中的丢失条目，即两个逗号之间没有任何内容）。输入图像在数据文件的最后一个字段中给出，并由像素列表（按行排序）组成，以（0,255）中的整数表示。图像为96x96像素。资料档案training.csv：训练7049张图像的列表。每行包含15个关键点的（x，y）坐标，以及图像数据作为按行排序的像素列表。test.csv：1783个测试图像列表。每行包含ImageId和图像数据作为按行排序的像素列表SubmittingFileFormat.csv：预测的27124个关键点列表。每行包含一个RowId，ImageId，FeatureName，Location。FeatureName是“ left_eye_center_x”，“ right_eyebrow_outer_end_y”等。位置是您需要预测的。

This comprehensive work provides the fundamentals of computer facial animation and brings into sharper focus techniques that are becoming mainstream in the industry. Over the past decade, since the publication of the first edition, there have been significant developments by academic research groups and in the film and games industries leading to the development of morphable face models, performance driven animation, as well as increasingly detailed lip-synchronization and hair modeling techniques. These topics are described in the context of existing facial animation principles. The second edition provides an up-to-date source for professionals and academic researchers working in the field of facial animation.

脸部考勤系统Django 完整的机构管理系统，用于学生和教师的管理和出勤。 使用Django框架和OpenCV进行面部识别。

shenduxuexi,Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection