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利用Python，结合kerasCNN模型和OpenCV，进行实时人脸检测以及情感和性别分类。

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简介：
通过运用基于Keras CNN模型的实时人脸检测技术，并结合OpenCV库，对FER2013和IMDB这两个数据集进行了情感和性别分类的实验研究。

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  • Python-利用Keras CNN模型与OpenCV进行实时人脸检测及情感、性别分类
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    本项目运用Python结合Keras和CNN模型实现人脸识别，并通过OpenCV实现实时视频流中的人脸检测。同时能对画面中人脸的情感状态和性别进行准确分类，为智能监控等领域提供有力支持。 使用Keras CNN模型和OpenCV对fer2013/IMDB数据集进行实时人脸检测，并实现情感和性别分类。
     
  • 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行人脸识别及模型测试
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    本项目采用Python结合OpenCV库，加载ONNX格式的人脸检测模型，实现高效准确的人脸识别，并进行详尽的功能与性能测试。 使用 Python 和 OpenCV 加载 ONNX 人脸检测模型进行识别人脸测试。使用的 ONNX 模型用于人脸识别任务。
     
  • Python结合Dlib和Opencv进行人脸采集及表情识别.zip
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    本项目为一个利用Python编程语言以及Dlib、OpenCV库实现的人脸检测与表情识别系统。通过该项目可以有效地采集面部数据，并对基本的表情（如笑、惊讶等）进行实时分析与识别，适用于人脸识别和行为分析等领域。 Python结合Dlib和OpenCV实现人脸采集及表情判别功能的代码压缩包。
     
  • 利用Python和OpenCV进行人脸检测与追踪
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库，实现高效的人脸检测及动态追踪功能，适用于安全监控、人机交互等领域。 在模式识别课上老师布置了一个实验任务，在VC++环境下使用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪功能。然而，我在配置过程中遇到了一些困难：下载了opencv和vs2012之后，尝试多次进行环境设置但都没有成功，这让我对微软产品的复杂性和难用性产生了质疑。 于是决定转而采用Python来完成实验任务。具体步骤如下： 首先需要搭建运行环境：安装最新版本的OpenCV（建议使用2.4.x系列）和Python 2.7.X。从官方网站下载相应的文件后，按照提示进行安装即可。对于Opencv库，则通过执行下载得到的.exe文件来进行解压操作，并选择一个合适的路径存放这些文件（尽量避免包含中文字符）。等待一段时间直至完成整个过程。 接下来就可以开始编写代码并实现实验要求了。
     
  • 利用Python、OpenCV和Keras进行人脸识别
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与Keras库实现高效的人脸识别功能，涵盖人脸检测、特征提取及模型训练等核心步骤。 代码包括图像采集、图像预处理、模型训练和模型测试等内容。
     
  • 基于OpenCV与Dlib的实时人脸检测及情绪分类模型
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    本项目利用OpenCV和Dlib库构建了一个能够实时检测人脸并分析其情绪状态的系统，结合机器学习技术对多种表情进行精准分类。 本人推出的保姆级教程（包括代码及模型推理说明文档），该模型实现实时人脸检测与情绪分类，在Fer2013数据集上的测试准确率为66%，在CK+数据集中的测试准确率为99.87%。此外，从网络摄像头捕获的实时视频中，情绪分类模型预测成本时间平均为4~ 10毫秒，并可识别以下表情：0-愤怒、1-厌恶、2-恐惧、3-快乐、4-悲伤、5-惊讶和6-中立等表情。此教程仅用于学习目的。
     
  • opencv-face：利用Python-OpenCV调用摄像头进行实时人脸检测与识别
    优质
    OPENCV-FACE是一款基于Python和OpenCV的人脸检测与识别工具。该程序能够实时捕捉并处理来自电脑摄像头的画面，实现精准的人脸定位及特征分析。 opencv-face是一个基于Python-OpenCV的实时人脸检测和识别项目。它利用摄像头进行操作。
     
  • 使用Python和dlib结合OpenCV进行人脸融合
    优质
    本项目利用Python语言及dlib库的功能，配合OpenCV实现复杂的人脸图像处理技术，专注于探索并实践人脸融合算法，创造出独特的视觉效果。 使用Python的dlib和OpenCV库实现人脸融合功能，在Python2和Python3环境中均可运行。
     
  • 利用OpenCV进行人脸识别及口罩检测
    优质
    本项目基于OpenCV库开发，旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩，助力疫情防控工作。 本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测，并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）等多种算法和技术方法，以提高识别的准确性和效率。
     
  • 利用OpenCV进行人脸检测
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    本项目介绍如何使用开源计算机视觉库OpenCV实现自动人脸识别与追踪功能，适用于开发智能监控、人机交互等应用。 这是一个使用VS2010和OpenCV 2.4.9开发的人脸检测程序，是一个MFC多文档应用程序。它利用级联的Haar分类器来寻找并识别目标人脸。该程序可以直接运行，并且图片放置在工程所在的文件夹下。用户可以通过菜单“文件”->“打开”选择要处理的图像，然后点击菜单中的“人脸检测”，即可进行人脸识别操作。