Advertisement

2020年基于修改版CNN-LSTM的表情识别-针对疼痛面部表情的识别研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究致力于改进CNN-LSTM模型以更精准地识别疼痛相关的面部表情。通过分析和分类疼痛表情，为医疗健康领域提供技术支持。 Modified CNN-LSTM for Pain Facial Expressions Recognition (10 publications, 4 citations)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2020年基于修改版CNN-LSTM的表情识别-针对疼痛面部表情的识别研究
    优质
    本研究致力于改进CNN-LSTM模型以更精准地识别疼痛相关的面部表情。通过分析和分类疼痛表情，为医疗健康领域提供技术支持。 Modified CNN-LSTM for Pain Facial Expressions Recognition (10 publications, 4 citations)
     
  • 面部表情识别：基于CNN的FER方法
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的面部表情识别(FER)方法，通过深度学习技术自动分析和解读人类面部表情。 面部表情识别使用卷积神经网络的面部表情识别方法如下：首先需要Python3.5、OpenCV以及Keras与TensorFlow GPU版本的支持环境。学习数据包括35,587张标注图像，这些可以下载fer2013.tar.gz并在data文件夹中解压缩fer2013.csv以获取。此外还包括了15,399个基本表情图像和3,954个复合表情图像。 处理过的数据可以通过特定的脚本生成用于训练的npy文件，具体步骤如下： 运行`python3 data_process.py`来生成训练所需的npy文件。 然后使用`python3 train.py`进行模型训练。完成训练后，将获得三个以Gudi...命名的数据文件。从这些文件中选择一个比如“Gudi_model_100_epochs_20000_faces.data-00000-of-00001”，并将其重命名为model_name.h5以便后续使用。
     
  • 面部表情识别
    优质
    面部表情识别技术是一种人工智能应用，通过分析人脸关键点来判断人的表情状态。它广泛应用于情感计算、人机交互等领域，为提升用户体验和理解人类情绪提供了强有力的技术支持。 表情识别是计算机理解人类情感的重要领域之一，在人机交互方面具有重要意义。它涉及到从静态照片或视频序列中提取出人物的表情状态，并据此判断其情绪与心理变化。20世纪70年代，美国心理学家Ekman和Friesen通过大量实验定义了六种基本的人类表情：快乐、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和悲伤。在本段落的研究中还增加了一个“中性”表情类别。人脸表情识别（FER）具有广泛的应用前景，涵盖人机交互、情绪分析、智能安全系统以及娱乐与教育等多个领域，并且也在智能医疗方面展现出潜力。
     
  • 面部表情识别
    优质
    面部表情识别是一种通过分析人脸图像或视频序列来判断人的心理状态和情感反应的技术。该技术能够自动检测并解析人类的各种基本表情，如快乐、悲伤、惊讶等，并在心理学研究、人机交互、安全监控等领域有着广泛的应用前景。 人脸表情识别的源代码使用MATLAB编写，并包含可用于训练的数据，适合初学者学习和实践。
     
  • 面部表情、性别与年龄识别
    优质
    本项目专注于开发能够精准识别人脸特征的技术，包括面部表情分析、性别和年龄段判定，旨在为智能交互提供强大支持。 使用Python3的机器学习和深度学习功能来检测人的面部表情、性别和年龄。
     
  • FER：面部表情识别
    优质
    FER（Facial Expression Recognition）是一种人工智能技术，能够自动检测和分析人脸图像或视频流中表达的情感状态。这项技术广泛应用于人机交互、市场调查及心理研究等领域，旨在理解和预测人类情绪反应，增强用户体验与个性化服务。 FER-面部表情识别这项工作旨在证明以下问题： 使用卷积神经网络（CNN）和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。经过调整的CNN模型在低端设备上也具有出色的性能表现。文件结构如下： - FER_CNN.ipynb: 用于训练CNN的教程 - FER.py: 利用预先训练好的模型进行推断的脚本 - model.json: 神经网络架构配置文件 - weights.h5: 训练过的模型权重 建议使用Python虚拟环境。对于模型预测，可以通过以下命令安装所需依赖： ``` pip install -r requirements.txt 或者 pip install opencv-python pip instal ```
     
  • FER：面部表情识别
    优质
    FER（Facial Expression Recognition）是一种人工智能技术，旨在通过分析人脸图像或视频来识别和解读人类的七种基本情绪状态。 FER-面部表情识别这项工作旨在证明以下问题：使用卷积神经网络（CNN）和OpenCV构建了实时面部检测器及情绪分类器。该CNN模型经过优化，在低端设备上也能实现出色的性能表现。文件结构如下： - FER_CNN.ipynb：用于训练CNN的教程 - FER.py：利用预先训练好的模型进行推断的脚本 - model.json：神经网络架构配置文件 - weights.h5：已训练过的模型权重 安装建议使用Python虚拟环境，具体命令为： ``` pip install -r requirements.txt 或者 pip install opencv-python pip instal ```
     
  • 基于FER2013-CNN-ResNet的面部表情识别研究：对Yujin Gan等人2018年工作的改进与扩展
    优质
    本研究在Yujin Gan等人的工作基础上，利用FER2013数据集及CNN-ResNet模型进行面部表情识别，提出并实现了若干改进措施以提高识别精度和效率。 FER2013-CNN-Resnet是我关于面部表情识别的论文项目，旨在改善Yujin Gan等人在2018年发表的研究成果。
     
  • 面部表情识别软件
    优质
    面部表情识别软件是一种利用计算机视觉和机器学习技术分析人类面部表情的应用程序。它可以自动检测并分类用户的情绪状态，广泛应用于心理健康监测、人机交互等领域。 主程序用于对Jaffe人脸库进行识别测试。将该库分为训练集和测试集两部分后，首先对图片执行LBP+LPQ特征提取操作，然后使用SVM分类器进行识别，并统计最终的识别率。
     
  • 基于Python3和OpenCV的面部表情识别
    优质
    本项目采用Python3及OpenCV库，实现对人脸关键点检测与面部表情分析。通过机器学习算法训练模型，精准捕捉并解析多种基础表情，为情感计算提供技术支持。 本项目基于Python3和OpenCV框架编写，可能需要安装相关模块；功能包括：通过笔记本摄像头识别人脸的面部表情（如快乐、愤怒、中立、悲伤）以及在指定路径下的视频中识别人脸。已经成功验证并保持原样未做改动，代码来源于GitHub。