带有个人面部表情CNN和基于全局图像的CNN的群体情感识别

本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

StarGAN: 面向跨域图像变换的统一对抗生成网络，可实现面部表情/性别迁移

与经典的卷积神经网络（CNN）相比，提出的胶囊网络欣顿可以使用更少的网络层来很好地完成分类任务，并以更快的速度达到收敛。 胶囊网络的原理是基于CNN，只是将神经元形式从标量转换为向量，即一个胶囊，然后通过动态路由方法选择适合最终输出的胶囊1 。在胶囊网络的基础上，使用反卷积来还原图像并优化原始图像和还原图像之间的误差。 通过数据增强处理的名为Cohn- Kanade Database Plus（CK +）的经典面部情绪数据库用于进行实验。 最近，分类结果与NAO机器人结合在一起。 NAO机器人可以通过改变眼睛的颜色并说出结果来形象化情感，从而达到将理论与实践相结合的目的。

面部表情识别器 允许识别面部表情的Android应用程序 这个想法是让人们开心地发现自拍照背后的隐藏情感，这些情感已成为日常生活的一部分。 使用您画廊中的照片或立即拍摄一张照片，即可发现您的表情以及您的朋友的表情。 对于检测到的面部，将显示7种面部表情（以百分比给出）：中性，快乐，惊讶，愤怒，恐惧，悲伤和厌恶。 这个程序仅用于娱乐目的。 玩得开心。

面部识别 使用TensorFlow进行面部表情识别 介绍 深度学习的面部表情识别。 使用TensorFlow 1.4实现CNN（卷积神经网络）。 代号 Test_Images：用于测试模型的图像目录。 Train_Images：用于转换神经网络的图像目录。 collect_images.py：从Bing和Google收集面部图像。 convert_images.py：将图像文件（* .jpg，*。jpeg， .png）转换为数据集文件（ .bin）。 dataset.py：用于训练或测试神经网络的数据集类。 cnn.py：创建CNN并对其进行训练或对图像进行分类。 运行代码示例 将图像转换为数据集 >>> import convert_images as ci >>> ci.IMAGES_DIR = './Train_Images' >>> ci.main('./train.b

人脸检测网站 目录 基本信息 一个现代网站，用于使用库检测人脸。 它还可以检测到您的面部表情并通过输出Happy，sad，natural等 输出 技术领域 使用以下项目创建项目： HTML CSS JavaScripts 设置 克隆项目 $ git clone https://github.com/Vaibhav-84/BTS.git 要在您的计算机上运行该网站，请单击index.html

3D模型 [插件] UMA Face Pack Vol. 1 version 2_人物面部表情插件，链接：https://pan.baidu.com/s/1rMwRpnQUTQZEvMlCDRX29A，购买之前请先确认链接可用，文件里是链接密码。资源仅供大家学习交流，下载的文件很小，是因为这是网盘的资源链接的密码，资源在网盘中，请大家确认链接有效后，放心下载。

iOS-Swift-ARkitFaceTrackingNose01 Level : Intermediate 在本教程中，您将学习如何使用TrueFepth相机使用AR Face Tracking来跟踪脸部，在跟踪的脸部上叠加图片，甚至根据您创建的面部表情来操纵图像。 本教程使用Xcode 10制作，并针对iOS 12构建。 关于 IOS 12，Swift 4的示例应用程序：几分钟后在菜单中制作幻灯片（SooninSlideInHandler，Swift开放源代码） 做广告-（支持我们:)，并在iOS App以下进行下载和评分。 Learn numbers 0 to 100 in English, French, German, Spanish and Italian. 要求 iOS 12.0以上 Xcode 10.0以上 迅捷4.0+ iPhone X + 用法 您无需下载任何额

面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，生气，悲伤，中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别（FER）的问题，但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络（CNN）。 因此，提出了一种新颖的CNN架构，并将多个数据集（例如FER2013，FER +，JAFFE，CK +）和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项目中使用的不同数据集是FER-2013和FER +数据集，扩展Cohn-Kanade（CK +）数据库，日本女性面部表情数据库（JAFFE）和实时收集的图像。 这样做是为了提高模型的泛化能力，并注意模型不会偏向特定人群。 所使用的数据集主要在姿势，图像质量，对齐方式，清晰度等方面有所不同。 屏幕截图