hog svm matlab代码照片和视频的面部识别以及照片中数字的 OCR 这是我 2018-19 年在伦敦大学城市学院的计算机视觉模块的课程作业。 我们收到了几张同学（个人和团体）的照片。 我们的任务是准备图像数据，尝试不同的特征类型和分类器组合进行面部识别并报告结果。 （我已从我提交的报告中删除了所有面部图像）。 我使用了 HOG 和 SIFT 特征类型以及 CNN、MLP 和 SVM 分类器。 我们还负责使用 OCR 识别照片中每个人的数字。 完整的详细信息可以在报告中找到，所有代码都包含在下面。 要运行代码，您将需要 MATLAB（使用 R2018b 版来创建它）。 全部文件： Lesley Dwyer 计算机视觉报告，删除了人脸图像.pdf - 报告 RecogniseFace.m - 人脸识别功能 detectNum.m - 数字识别函数 trained_models_and_supporting_files 文件夹： bag.mat - 为 Bag of Fatures 创建的包； 需要使用 MLP_SURF 进行预测 CNN.mat - CNN 模型（*不可用 - 超

3ds Max游戏角色面部高级绑定视频教程-Facial Rigging for Games in 3ds Max

Sensor-Assisted_Facial_Recognition__An_Enhanced_Biometric_Authentication_System_for_Smartphones 大数据 漏洞挖掘 渗透测试 安全管理 开发安全

Facial-expression_Reg数据源

面部动作单位检测 面部动作单元（FAU）是面部的特定区域，可让人们估计图像中所经历的情绪的强度和类型。 FAU编码系统中的每个面部运动都通过其在面部的出现进行编码。 AU编码从0开始并在28结束，第0个编码代表一个中性的面Kong。 尽管在FAU编码系统中存在各种FAU，但大多数应用程序仅使用其中的一些来描述情绪。 这些FAU通常称为主要FAU。 例如，组合在一起的颊部增高（AU6）和唇角牵拉（AU12）的AU代码会带来幸福感（AU6 + 12）。 作为另一示例，该AU码内眉头加注（AU1），眉低（AU4）和唇角压低（AU15）一起得到悲伤（AU1 + 4 + 15）的情感。 AU代码从0开始并在28结束，第0代码对应于中性面。 可以在上找到AU代码及其对应的面部表情的完整列表。 对在BP4D FAU数据集上预先训练的深度ResNet架构进行了轻微修改，即可预测面部表情的强度。 每个AU

节点红色贡献面部识别 - 为面部检测和面部识别提供节点红色节点。 目录 Simple_Queue_Method Heavy_image_processing_or_mjpeg_video_stream FaceRecognition_Persistant_labeledFaceDescriptors Bugs_Feature_request 执照 工作 贡献者 要求 节点版本 12.x 或更高版本。 在终端中使用node -v找出 节点红色版本 1.x 或更高版本。 安装 使用 node-red Palette Manager 安装，或者， 在您的 Node-RED 用户目录中运行以下命令 - 通常是~/.node-red ： npm install node-red-contrib-facial-recognition Windows 用户：如果您遇到问题并使用故障

面部表情识别 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能： 1）图片识别可以通过上传本地图片，进行表情识别2）拍摄识别点击快照识别按钮，可以调用摄像头实现拍摄，并进行表情识别 实现原理： 1，表情库的建立 fer2013人脸数据集，可以从kaggle网站上下载 2，表情识别： （1）图像获取：通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理：图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作：人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一)  （3）特征提取：将点阵转换成更高级别的图像表述—如形状，运动，颜色，纹理，空间结构等，在保证质量和识别率的降低下，对庞大的图像数据进行降级维处理。 2，表情分析： (1) 获取表情识别地数据

Facial-Expression-Recognition Facial-Expression-Recognition 深度学习构建人脸面部表情识别系统

这篇论文是近几年表情识别方向的一篇较好的综述。 论文对表情识别的相关信息进行了全面的总结，其中包括对FER相关的数据集介绍、对基于深度神经网络的静态图片和动态图片序列（视频）FER相关算法的优缺点总计，以及对FER面临的机遇和挑战给出了说明。

基于卷积神经网络的表情识别