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基于SVM的多特征融合微表情识别Python源码及项目说明.zip

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简介：
本资源提供基于支持向量机（SVM）的微表情识别Python代码与文档，结合多种特征进行高效融合分析。包含详尽项目描述和数据集处理方法。 基于SVM多特征融合的微表情识别Python源码+项目说明.zip包含了运行所需的代码和数据文件。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文件中。 e. 随后程序对图像序列进行动作放大处理，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz]，放大因子设置为8。 f. 接下来执行时序插值操作，目标帧数设定为10帧。 g. 最终步骤是对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，并将结果分别存储于result/features/LBP_feature.npy, HOG_feature.npy和HOOF_相关文件中。

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  • 基于SVM的多特征融合微表情识别Python源码及项目说明.zip
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    本资源提供基于支持向量机（SVM）的微表情识别Python代码与文档，结合多种特征进行高效融合分析。包含详尽项目描述和数据集处理方法。 基于SVM多特征融合的微表情识别Python源码+项目说明.zip包含了运行所需的代码和数据文件。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文件中。 e. 随后程序对图像序列进行动作放大处理，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz]，放大因子设置为8。 f. 接下来执行时序插值操作，目标帧数设定为10帧。 g. 最终步骤是对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，并将结果分别存储于result/features/LBP_feature.npy, HOG_feature.npy和HOOF_相关文件中。
     
  • 微表情识别——利用时空特征的微表情识别算法及源码优质项目.zip
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    本项目提供一种基于时空特征提取和机器学习模型的微表情识别算法。通过分析面部视频中的细微变化，实现高效准确的表情识别，并附带完整源代码。适合科研与应用开发使用。 微表情识别：基于时空特征的微表情识别算法实现及项目源码分享，优质实战项目。
     
  • 基于Matlab的LBP和LPQ特征提取及SVM、PCA的表情识别源码
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    本项目提供了一套基于Matlab的情感分析工具包，采用LBP与LPQ算法进行面部表情特征提取，并结合SVM分类器与PCA降维技术实现高效的表情识别。 对Jaffe人脸库进行识别测试时，将该库分为训练集和测试集两部分。首先对图片进行LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）特征提取，然后使用SVM（支持向量机）分类器进行识别，并统计最终的识别率。
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
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    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 基于Python的人脸识别与表情识别项目源码
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    本项目提供了一个使用Python编程语言实现的人脸及表情识别系统源代码。利用先进的人工智能技术和机器学习算法，该项目能够准确识别人脸，并进一步分析面部特征以判断多种基本表情，为开发者和研究者提供了便捷的学习资源与应用工具。 本项目使用Python实现基于卷积神经网络的人脸表情识别系统。在尝试了Gabor、LBP等人脸特征提取的传统方法后，发现深度学习模型效果更佳。该项目在FER2013、JAFFE及CK+三个数据集上进行了测试和评估。 环境部署建议采用Python 3与Keras 2（TensorFlow作为后台）进行开发，并推荐使用conda虚拟环境来安装必要的依赖项。
     
  • 基于多特征融合的图文微博情感分析
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    本研究提出了一种基于多特征融合的方法，旨在提高对图文微博进行情感分析的准确性和全面性。通过综合考虑文本、图像等多种要素，该方法能够更精准地捕捉用户情绪和态度，为社交网络的情感计算提供新的视角与技术支撑。 现有的微博情感分析方法已经认识到微博文本与图片之间的互补作用，但较少关注用户情感表达的差异以及除文字外的内容特征。为此，我们提出了一种多特征融合的图文微博情感分析方法。首先构建了基于内容特征和用户特征的情感分类模型，并将这些具有很强指示性的特征信息融入到微博句子中；接着设计了一个参数迁移与微调相结合的图片情感分类模型；最后通过在特征层和决策层进行融合，实现了文本和图片情感分类模型的有效结合。 实验结果表明，这种多维度的信息集成显著提升了对复杂情绪语义的理解能力，并且各项性能指标均表现出色。因此，构建出的情感分析框架不仅能够更精准地捕捉到用户的实际感受，在技术上也展现出强大的应用潜力。
     
  • 基于PyTorch的人脸表情识别代码（含CNN、VGG和ResNet）及项目说明.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch实现人脸表情识别的完整项目，包括CNN、VGG和ResNet模型。内附详细文档与源码，适合初学者快速上手实践人脸识别技术。 本项目使用PyTorch实现人脸表情识别功能，仅涵盖深度学习模型训练的一部分内容。数据集可在Kaggle上下载，但因文件大小限制，这里不上传相关数据集与模型文件。 使用的模型包括： - CNN（卷积神经网络） - VGG - ResNet 项目支持在CPU或GPU环境下运行，推荐使用GPU以提高训练效率。
     
  • 基于Python和CNN的OpenCV人脸检测与表情识别源码及文档说明（高分项目）
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    本项目提供了一套利用Python结合深度学习框架TensorFlow/CNN实现的人脸检测与表情识别代码及详尽文档，基于OpenCV库，适用于学术研究与实践应用。 基于Python+CNN+OpenCV的人脸检测表情识别源码及文档说明（高分项目）是个人在导师指导下完成并通过评审的毕业设计项目，评分为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的学生进行大作业、毕业设计或课程设计，并适合需要实战练习的学习者使用。
     
  • 基于YOLOv5 7.0版与PyQt5界面的人脸表情识别系统（含源码及项目说明）.zip
    优质
    本资源提供一个结合YOLOv5 7.0版和PyQt5界面的人脸表情识别系统，内附完整源代码和详细项目文档。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”，在需要实现其他功能时，请确保能够看懂代码，并且具备钻研精神，自行调试完善。资源名称：基于YOLOv5的7.0版本+pyqt5界面+人脸表情识别（源码+项目说明）.zip