人工智能人脸表情分类，google官方模型， TensorFlow学习人工智能人脸表情分类，google官方模型， TensorFlow学习

jQuery带表情的评论框,可自己随意添加表情框，简单方便

微信小程序云开发：大创+表情识别+日记记录+颜值测评+查询心情汇总

JAFFE人脸表情数据集由10位日本女性在实验室条件下摆拍指定表情（开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立）获得。共213张图片，每个人每种表情大概3-4张图片，每张图片分辨率为256*256像素。

详细的微表情学刊及人脸识别,能将计算机与人脸面部特征很好地结合起来.

爬虫技术

摘要:Flash源码,其它应用,Flash表情 超多超可爱的FLASH豆豆表情图标，看着确实很逗，鼠标放上去还有反应，其实是用按钮的原理制作完成的，个人认为是这样，关键是带有Flash源文件，懂行的可自己修改使用，在此感谢关注好库编程网。 运行环境：Flash8+

皮特·菲特 Python面部表情分析工具箱（FEAT） Py-FEAT是一套用Python编写的面部表情（FEX）研究套件。 该软件包包括用于从面部视频和图像中检测面部，提取情感面部表情（例如幸福，悲伤，愤怒），面部肌肉运动（例如动作单位）和面部标志的工具以及预处理方法，分析和可视化FEX数据。 有关详细的示例，教程和API，请。 安装 选项1：易于安装，可快速使用克隆存储库pip install py-feat 选项2：以开发模式安装 git clone https://github.com/cosanlab/feat.git cd feat && python setup.py install -e . 用法示例 1.从图像或视频中检测FEX数据 FEAT旨在在Jupyter Notebook或Jupyter Lab环境中使用。 在笔记本单元中，您可以运行以下命令从图像或视频中

这个资源利用svg画了一个类似于qq的吃惊的表情，直接用记事本或者其他编辑软件都可以直接打开查看源码。

基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_