情感识别 机器学习算法将人脸分为七类（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）之一。

学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集：或（密码：h5un） 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683

情绪化 （不再维护） 一个WebApp，它使用用户拍摄的快照来检测情绪并使用它来生成合适的音乐播放列表。 该项目是为ACM Month Of Code构建的，实际编码大约在3周内完成。 在此处阅读有关构建Moodify的详细文章： ：//medium.com/@ajay.ns08/acm-month-of-code-2k17-building-moodify-d5d9e0c52ca7 实作 将Cam，Music Player，用于情感识别的脚本和数据库连接起来，并使用Flask将其包装到WebApp中，使用路由像API一样使用Backend来处理前端，而前端则负责处理用户。 作为在如此短的时间内构建的实验性设置，用户界面和流程在部署之前需要进行多次修复。 安装 您应该预先安装以下内容： OpenCV MongoDB 数据文件要放置在data / 将Haar级联数据文件放置在data / Python 2 files / mp3和files / img存储音乐数据和专辑封面 最好设置一个虚拟环境，然后您只需要安装软件包： pip install -r requirem

基于matlab的表情识别代码MATLAB项目 使用LDA分类器％的基于图像的面部表情识别系统，这是感知色彩空间clc中面部表情的代码； 关闭所有; 清除所有； 警告关闭； ％------------------------------------------------- ------------------------- ％设置用于喂养训练数据的目标文件夹F = dir（'Jaffe_images'）; F =字符（F.name）; nfldrs = size（F，1）-2;％否文件夹数（表达式）％-------------------------------------------- ------------------------------ ％ff = [0,2,4,8,16,32];％比例因子theta = [pi / 3，pi / 6，pi / 2,3 *（pi / 4）]; ％不。 过滤器％Sx = 2的角度（方向）；过滤器％Sy = 4的％x；过滤器％y h = waitbar（0，'请稍候！模块正在训练中'）;％small通知％ ------------------

深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

汉王科技面部识别终端脱机通讯开发指南V2.3.zip

KaoKore数据集 :books: 以了解有关Kaokore数据集的更多信息，我们制作数据集的动机以及其创造性用法！ 该文件是在上计算创造力，ICCC'20第十一届国际会议。 数据集历史记录我们一直在扩展数据集。 除了添加更多图像外，所有其他设置均保持不变。更新历史为： 版本1.2 ：扩展为8848张图片。 最新版本 版本1.1 ：扩展到8573张图片。 版本1.0 ： 5552张图片。 初始释放。 请注意，此处和本文中的分类和生成结果仍对应于我们的数据集的版本1.0 。 数据集 KaoKore是一个新颖的日本人脸图像数据集，并且每个脸部都有多个标签（源自 。 KaoKore数据集基于构建而成，这是ROIS-DS人文开放数据中心（CODH）自2018年以来公开提供的成果。该数据集提供了从面部表情提取的裁剪面部图像的数据集国立日本文学研究所，京都大学稀有资料数字档案馆和庆应义Media大学

使用CNN进行面部表情识别：使用CNN和Keras和Tensorflow创建的面部表情识别模型

针对基于深度学习的静态人脸图像表情识别方法进行研究，首先介绍了深度学习的原理，并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集；然后介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤，归纳了图像预处理和表情分类的主要方法，重点总结了目前性能较好的用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较；最后指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。

人工智能-机器学习-计算机辅助面部轮廓整形美容测量系统的研究.pdf