【人脸表情识别】基于matlab GUI微表情识别系统【含Matlab源码 1808期】.zip

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_

基于模式识别的微表情识别系统的设计.doc基于模式识别的微表情识别系统的设计.doc基于模式识别的微表情识别系统的设计.doc基于模式识别的微表情识别系统的设计.doc

基于深度学习的微表情识别.zip

【表情识别】基于Gabor特征实现微表情识别系统含Matlab源码

通过 CNN 等基于深度特征的人脸自发式微表情识别分类方法逐渐完善，相比于传统的特征提取方法更易满足应用实时性，针对微表情持续时间短、动作幅度细微，在多卷积层叠加会丢失图像中的细微信息的问题，为了完善细节信息，充分提取微表情细微特征，提出结合空洞卷积核及人脸自动校正算法，完善 CNN 网络特征提取过程，通过自动人脸矫正适应实际应用中的实时识别分类，在 CASME 及 CASMEⅡ微表情公开数据集上完成模型训练及测试，通过损失函数方案对比提高模型鲁棒性，CASME 中准确率为 70.16%，CASMEⅡ中准确率为 72.26%；实时识别帧率在 60fps。该方法能有效地提高微表情识别准确率，满足实时性要求，且具有较好的鲁棒性和泛化能力。

基于LBP-TOP特征的微表情识别

有新作品@ 代码更新和一些注意事项： 非常遗憾，由于工业工作的承诺和时间紧迫，未能及时回复大多数信息。 显然os.m丢失了，我在本地代码库中找到了它。 在外部工具/ tvl1flow /中添加。 希望对您有所帮助，谢谢。 另外，希望它对您的研究工作有益：) 深度学习的微表达 在微表情识别和识别主题上进行深度学习的实验。 平台和依存关系 Ubuntu 16.04 Python 3.6 Keras 2.0.6 Opencv 3.1.0 pandas 0.19.2 CuDNN 5110.（可选，但建议用于深度学习） 从此网址下载文件 （由于许可证的缘故，删除了应用了TIM的CASMEII，因此您需要应用TIM并自行裁剪，下面的链接是对数据库的访问请求。） 与TIM相关：TIM代码可以在下面下载， : 注意：除TIM大小外，参数均为默认值 相关的光流：我添加了一些脚本来提取光流特征（在E

面部微表情识别若干关键技术之计算机研究.docx

CapsuleNet用于微表达识别 描述 这是用于微表情识别的CapsuleNet论文的源代码，该论文加入了第二次面部微表情识别任务的微表情大挑战。 如果您认为此代码有用，请按如下方式引用我们的论文： # Bibtex @INPROCEEDINGS{Quang2019Capsulenet, author={N. V. {Quang} and J. {Chun} and T. {Tokuyama}}, booktitle={2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition (FG 2019)}, title={CapsuleNet for Micro-Expression Recognition}, year={2019}, volume={}, nu