分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。

swing 实现的带表情聊天示例，可以图文混聊，可以设置字体，有聊天表情选择框功能，有悬浮提示功能，有聊天表情信息和文字的传送功能，原理简单，主要使用到的类和技术有JTextPane,JWindow,JFrame,UDP通讯

已划分训练集、测试集、验证集，亚洲人面部图像，多姿势，多表情，已划分标签。针对深度学习中人脸各种识别任务训练、测试以及验证

闲来无事花了一点空暇时间写了一个模仿Android版手机QQ的表情输入框 地址:http://blog.csdn.net/shallcheek/article/details/48380871

android高仿微信聊天界面，语音，表情，拍照及本地图片选择功能

表情图片，及相应的定义符和图片文件。可见我博客的表情文章。 http://blog.csdn.net/fengsh998/article/details/8639157

emoji表情9.0的隐藏， 花了两天时间，去谷歌取来表情，手动一个一个屏蔽，完成后一个一个亲测，很有成就感....

示例图片见：https://blog.csdn.net/qq_36704378/article/details/80662650 云服务器会开一段时间，我也可以帮你开（如果你能联系到我的话，哈哈）

该数据是kaggle2013年一个比赛的数据集，比赛网址为：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data 数据包含三个文件：fer2013.bib，fer2013.csv，README

Androidstudio版本的 即时聊天程序 经过修改 已经能支持离线模式 能够显示和图灵机器人的 各种聊天文件 否则需要修改和部署http(文件服务) java服务端 和oracle数据库 来支持数据展示