基于卷积神经网络的人脸表情识别
传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成，利用人的经验来获取模式特征，很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法，避免了对图像进行复杂的特征提取，直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明，该方法能够取得很好的表情分类效果。
文件下载
评论信息
其他资源
- 罗技键鼠配对工具ConnectUtility.zip
- ios证书检测源码.zip
- C#医院病房管理系统
- C#深度学习源码
- 拔河游戏机 vhdl设计
- linux x64 readline-devel-all 安装rpm介质
- 1024点FFT，查表法，已优化，C语言版，亲测有效速度不错
- MATLAB离散小波变换
- 点击汉字图片验证码
- SpringBoot+MongoDB+Echarts图表数据可视化
- 163邮箱批量登陆
- 数字信号处理及其matlab实现.pdf
- andriod（app）闹钟源代码
- 遗传算法优化支持向量机GASVM
- STK-从入门到精通
- 关于emd的使用的一个小例子，可以拿过去演示，方便理解emd程序
- Edge Native技术架构白皮书1.0.pdf
- ddr_init.zip
- 数学模型 第三版 课件
- AGV减震弹簧刚度的选择及仿真
- 剪影专业版便携版_v1.0.0-20210202.7z
- 全国文保单位.xlsx
- metrics-server.yaml
- 城市交通网络设计问题中双层规划模型_方法及应用_高自友
- doc2vec的java实现
- ACS800说明书
- Mastering MongoDB 4.x - Second Edition - Alex Giamas(2019)
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明