LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

引言 　  本文基于人脸图像分块和奇异值压缩，进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵，其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质，进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征，对细节的描述还不够深入，本文模拟人类识别人脸的模式，在图像分块和加权的基础上，突出待识别人脸的骨骼特征，近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力　　径向基函数（RBF）网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络，具有全局逼近性质和逼近性能，训练方法快速易行，RBF 函数还具

Labeled Faces in the Wild,官网下载，比较大173M,分成四份,共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。

人脸识别领域经典数据集LFW数据集，包含13234张人脸图像

这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

AnimalFace数据集

实验内容： 1）下载人脸识别数据库； 2）测试主成分分析PCA算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节参数主成分分析PCA算法相关参数，分析其对模型效果的影响。

机器学习人脸识别简单项目，有数据集，可运行代码，说明文档

PCA人脸识别GUI(ORL+Yale人脸库)

用于各种稀疏表示文章的AR数据集 目前csdn的资源里大多都是AR数据集的灰度图 这里是AR数据集的彩色图像 可用于人脸识别、光照处理等 论文“PCA versus LDA" EEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”裁剪后得到的结果 包含裁剪区域txt和裁剪后得到的图像bmp