人工智能-机器学习-计算机辅助三维重建技术在颌面部外伤和正颌外科中的临床应用研究.pdf

深度情感：使用注意卷积网络的面部表情识别 这是研究论文“的PyTorch实现 [注意]这不是官方执行文件 建筑学 基于注意力卷积网络的端到端深度学习框架 通过空间变压器网络添加注意机制 数据集 先决条件 要运行此代码，您需要具有以下库： 火炬> = 1.1.0 火炬视觉== 0.5.0 OpenCV tqdm 皮尔 该存储库的结构 该存储库的组织方式为： 此文件包含数据集和训练循环的设置。 此文件包含用于评估测试数据模型和网络摄像头实时测试的源代码。 此文件包含模型类 此文件包含数据集类 此文件包含数据集的设置 用法 DeepLearning_by_PhDScholar创建的超酷视频，介绍如何使用此实现。 资料准备 从Kaggle下载数据集，然后将train.csv和test.csv解压缩到./data文件夹中。 怎么跑 设置数据集 python main.py [-s

从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

吉士力 每天，我们命令周围的设备执行常规任务。 按下开关以运行风扇，或启动灯泡。 然而; 想象一下，如果我们抛弃了这种互动，那将是多么的棒。 如果设备已经知道您想要什么怎么办？ 如果他们回应了您的心情该怎么办？ 如果您根本不必控制它们怎么办！ 这正是Geslite的目的。 “ Geslite”是“ Gestures”和“ Lite”的组合； 以最流畅的方式提出将手势整合到我们生活中的范例。 Geslite是一项基于将Kinect与Arduino连接的先进技术，因此该软件将自动了解您的心情（基于您的面部表情）以及控制您房间中每台设备的手势。 这使您可以生活在最自然的状态。 要睡觉吗不用担心灯，睡觉的那一刻，灯会自动熄灭！ 或者，您想坐在风扇上，但不想大喊“嘿Alexa”，您可以使用Geslite做到这一点！ 而且，Geslite是开源的！ 入门 我们假设您已经了解一些并且已经安装了以

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面膜检测 该代码由用于图像分类的各种库组成。 该代码的主要目的是检测人脸上的遮罩，并说明检测的完美程度，如果未检测到遮罩，则用红色边框包围面部并指定没有遮罩。 。 使用OpenCV，Keras和Tensorflow制作的python程序，用于检测人的脸部是否戴着面具。

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matlab心线代码基于3D人脸地标的远程心率估计 我们提供了在EMBC2020中提供的“基于3D面部地标的远程心率估计”的代码。 概述 该代码基于3D面部标志来估算一个人的心率（HR）。 我们提出了一种基于3D空间中正常人脸补丁的新颖人脸补丁可见性检查方式。 我们仅将可见斑块用于血容量脉冲（BVP）估计。 下图是对可见性检查的逐步说明。 快速开始使用我们的样本数据 下载我们的存储库git close https://github.com/ymonno/3DfaceHR.git /path/to/direc 运行以下Matlab命令以下载示例数据cd /path/to/direc setupHRestimation() 运行demo.m *在我们的方法中，我们用于3D面部界标检测。 对于此演示代码，我们为示例视频提供了检测到的3D面部地标数据。 使用您自己的数据的设置 在运行main.m代码之前，您需要准备面部3D地标数据。 安装 使用conda安装面部对齐在anaconda上运行以下命令conda create face_alignment conda activate face_a

面部吸引力预测 这是使用地标特征和gabor过滤器预测面部吸引力的存储库。 从以下获得的功能： 面部距离 面部比例 伽柏滤波器 如何运行： 首先必须通过运行generate_features.py生成所有功能 然后，您可以通过运行train.py来训练自己的模型 您可以通过运行demo.py对单个图像进行测试（在开头给出路径） 所需的库：Dlib，OpenCV，numpy，scipy，sklearn，imutils 验证结果： 演示： 请参阅下载整个数据集。