本科毕业设计python实时人脸情绪识别代码每行有注释

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

内容包含了seed数据集与四份基于seed数据集的脑电情绪识别代码， 每一份代码都可以完整运行。 第一份是svm模型；第二份采用的pytorch框架，模型为svm和卷积神经网络（cnn）的混合模型。第三份是卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）的混合模型。第四份是采用的机器学习算法，包含了五种机器学习常见的算法，例如决策树算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、随机森林算法等等。

广告广告 字节跳动广告系统下的穿山甲平台大量招人，有兴趣的直接发简历到我邮箱：。 也可以直接加我 QQ：2263509062 基于LSTM的中文情绪识别 基于keras深度学习库，搭建LSTM网络，来对数据集进行情绪识别，分成六类情绪。 数据集 下载地址： 数据概览： 4万多条句子,分为其他（Null), 喜好(Like)，悲伤(Sad)，厌恶(Disgust)，愤怒(Anger)，高兴（Happiness）六类 数据来源：数据分别来源于NLPCC Emotion Classification Challenge（训练数据中17113条，测试数据中2242条）和微博数据筛选后人工标注(训练数据中23000条，测试数据中2500条)。 数据提供方： 清华大学计算机系黄民烈副教授 项目结构 |——data | |——train.json 原数据集 | |——stopWords.tx

使用DEAP数据集中记录的EEG信号对情绪进行分类，以使用机器学习算法（如支持向量机和K - 最近邻）实现高精度得分。 1）将数据集存储在文件夹中 - > data/ 2）运行 runFile.py 文件

运行环境： 1.python 3.7.4 2.pytorch 1.4.0 3.python-opencv 说明 预训练的权重文件[vgg_16] 具体的配置文件请看Config.py文件 训练运行python Train.py 单张测试 python Test.py 测试视频 python camera_detection.py ##目前进度： 1、PERCLOS计算 DONE 2、眨眼频率计算 DONE 3、打哈欠检测及计算 DONE 4、疲劳检测 DONE 5、人脸情绪检测 DONE 网络检测性能：准确率82.18% 主要文件说明： ssd_net_vgg.py 定义class SSD的文件 Train.py 训练代码 voc0712.py 数据集处理代码（没有改文件名，改的话还要改其他代码） loss_function.py 损失函

俗话说人有千面，情分几种，人的面部语言非常丰富，然而丰富的面部语言反映出的情绪也只有十几种。根据面部图像进行情绪的检测分类因此具有一定挑战性。本课题拟基于图像根据面部语言进行人情绪的分类算法研究。在情绪的选择上可以考虑先选择对比性较强的几种例如高兴和悲伤等，在分类结果上可以先不必太细化

脑电情绪识别二分类算法，采用模型决策树、SVM、KNN三个模型 （deap数据集），代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用库，很适合我这种新手，看起来也方便）。

基于CNN和LSTM的脑电情绪识别_运用卷积神经网络_4D-CRNN,数据集为DEAP和seed。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率

基于脑电图的情绪识别脑计算机接口及其在意识障碍患者中的​​应用