基于matlab的表情识别代码使用奇异值分解（SVD）在MATLAB中进行人脸重构 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 奇异值分解（SVD）是一种有用的计算工具，可用于减少超定系统的维数。 它具有各种各样的应用程序，从面部识别软件到科学数据的降噪再到量子信息，甚至被Netflix用来过滤和确定用户内容。 在本文中，该方法用于解构人脸数据库，从而允许低秩逼近来重建图像。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 耶鲁的人脸数据库用于编辑许多人的脸部图像。 总体上有两个数据集：一组被裁剪以使面部对齐良好，而另一组则未被裁剪。 一旦执行了SVD，便会执行许多计算和分析。 首先，一系列奇异值用于确定构成“面部空间”的基础基础面部的权重，该“面部空间”代表所有面部的基础结构。 然后对重建脸部以及本征脸部自身的能力进行比较。 为了观察低秩逼近的演变，矩阵是逐块重构的。 最后，在裁剪后的图像和未裁剪的图像之间进行比较，并将各种面部映射到“面部空间”以进行重构。 理论背景\n=

能识别是否带眼镜，眼睛睁开/闭上，嘴巴张开/闭上，表情开心等。 使用的是Microsoft.Kinect.Face.dll

fcm代码matlab 面部图像的ML年龄估计 在Matlab中构建的代码使用的数据集是FGNET的。必须先编译并运行名为preprocessing.m的文件，然后编译并运行名为Feature Extraction的文件，以便我们将具有所有特征值的.mat文件用于聚类名为fcm_age的零件文件进行测试和估算根据模糊c均值聚类算法计算年龄。 使用SVM分类器对> 30岁和<30岁的二元年龄组进行分类。

在PyTorch中使用残留遮罩网络进行面部表情识别 论文的实现。 现场演示： 方法1： 从pip安装 pip install rmn 通过以下Python脚本运行视频演示 from rmn import video_demo video_demo () 方法二： 克隆仓库并通过pip安装软件包 git clone git@github.com:phamquiluan/ResidualMaskingNetwork.git cd ResidualMaskingNetwork pip install -e . 在rmn包中致电video_demo from rmn import video_demo video_demo () 方法3： 模型文件：（此检查点在VEMO数据集上训练，请在./saved/checkpoints/目录中找到） 下载2个文件： 和用于面部检测OpenCV 。找到当前目

角色/动画 SALSA LipSync Suite 2.5.4人物面部表情动画插件

MATLAB编写的面部识别代码，随机森林，贝叶斯，集成方法，决策树，'KNN，最小距离分类器，获取数据，数据：找出训练集中有hat的编号，找出其中有white的编号并得出最大值，剔除掉有white的数据及缺失数据，得到无white的编号，找出训练集中作为测试集中white的编号，测试集全部编号矩阵，训练集数据 特征数据。判据：求类别概率，先验概率，求类间离散度矩阵，建立矩阵，计算特征，戴帽子是否，中间变量对特征值从大到小排序，分类器提取训练集特征提取后，白种人的标签为1，黑种人的标签为0

由 BioID 提供的 face dataset 包含 1521 张分辨率为 384×286 的灰色图片，每张图片皆为 23 位不同测试者的正脸照。另外，该数据集还提供每张图像的双眼位置信息，用以面部检测等领域的研究。该数据集的图像文件以 pgm 格式保存，双眼位置信息则以名为.eye 的文本信息储存，用 x、y 坐标表示左眼和右眼的位置。

Caltech 10k Web Faces Dataset 是由 Google 搜索所得图片组成的数据集，每张图中正面的眼睛、鼻子和嘴巴的中心坐标均在相关文件中提供，相关信息可被用于对齐和裁剪人脸、面部识别 算法 的基准，该数据集拥有不同分辨率的图片共计 10,524 张，并被用于不同的领域。 该数据集由加州理工学院于 2005 年发布，相关论文有《Pruning Training Sets for Learning of Object Categories》。

SCUT-FBP5500 数据集发布于 2017 年，包含 5500 个正面人脸，年龄分布位 15 岁至 60 岁。人脸照片包括 2000 亚洲女性，2000 亚洲男性，750 高加索男性和 750 高加索女性。同时，数据来自于数据堂等。每张图由 60 人进行评分，共 5 个等级。这 60 人的年龄分布为 18 到 27 岁，均为年轻人。该数据集适用于基于表现和形状等的模型研究

Selfie 数据集包含 46836 张自拍并标注了 36 种属性包括性别、年龄、种族、脸型、表情、发色、装饰和其他等等。该数据集最初用于自拍打分的任务，但因为维度广，所以很适合做相关研究。