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微表情辨识

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简介：
微表情辨识是一门研究人类通过面部细微、短暂的表情来判断情绪和意图的心理学分支。通过对这些瞬间显露的真实情感信号的研究与分析，人们可以更加准确地理解和解读他人的情绪状态。 使用深度学习方法识别人类的微表情数据，主要基于Inception_v3模型框架进行研究。

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  • 微表情辨识
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    微表情辨识是一门研究人类通过面部细微、短暂的表情来判断情绪和意图的心理学分支。通过对这些瞬间显露的真实情感信号的研究与分析，人们可以更加准确地理解和解读他人的情绪状态。 使用深度学习方法识别人类的微表情数据，主要基于Inception_v3模型框架进行研究。
     
  • MATLAB表情辨识
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    本项目运用MATLAB软件进行人脸检测与分析，结合机器学习算法识别不同面部表情，旨在开发高效的表情识别系统用于情绪分析和人机交互。 该Matlab程序适用于2017b版本的软件环境，并作为课程作业的一部分。它包含一个简单的说明文档，内容有助于相关学习者理解表情识别的基本概念和方法。此项目包括训练库和测试库，代码基于其他公开资源进行了适当的调整与优化。
     
  • Python人脸表情辨识
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    Python人脸表情辨识项目利用Python编程语言和机器学习技术，实现对人类面部表情的自动识别与分析。该项目结合OpenCV库及深度学习模型，旨在提供一种准确、高效的表情识别解决方案，适用于情感计算、用户行为研究等多个领域。 对人脸的68个关键点进行标记。
     
  • 情绪辨识：利用面部表情与语音实现双峰情绪识别
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    本研究探讨了通过分析面部表情和语音特征来识别人类情绪的技术。采用双模态数据处理方法，以提高情绪识别系统的准确性和可靠性。 情绪识别：通过面部表情和语音进行双峰情绪识别。
     
  • 微表情和人脸表情识别 毕业设计.zip
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    本毕业设计项目聚焦于开发一种结合微表情与人脸表情分析的技术方案，旨在提升情绪识别的准确度。该研究通过解析细微面部变化来理解人类情感状态，并探讨其在人机交互、心理评估等领域的应用潜力。 人脸表情/微表情识别可以作为毕业设计项目来完成。该项目使用Gabor滤波进行特征提取，并通过PCA（主成分分析）与LDA（线性判别分析）相结合的方法实现数据降维，最后采用SVM分类器对结果进行分类处理。图形用户界面则选用PyQt工具包开发。此外，libSVM库经过重新编译后，可通过设置全局变量OMP_NUM_THREADS来启用多线程模式加速模型训练过程。
     
  • CASME2数据集上的微表情识别
    优质
    本研究聚焦于CASME2数据集上的人类微表情自动识别技术，通过分析面部肌肉细微变化来解读个体潜意识情感反应。 请访问文档中的地址下载微表情识别CASME2数据集。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 表情识别 人脸情绪识别
    优质
    本项目专注于开发高效的表情识别技术，通过分析面部特征来解读人类的情绪状态，旨在提供一种准确、快速的人脸情绪识别解决方案。 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序利用Gabor小波变换提取人脸表情特征，并构造表情弹性图。该系统采用基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现对人脸表情的有效识别，在Visual Studio 2010环境下运行通过。
     
  • LBP-TOP_top2d66_2d66_top_微表情识别_LBP-TOP_lbp_源码.zip
    优质
    这是一个包含LBP-TOP算法实现代码的资源文件，适用于进行微表情识别研究和开发。下载后可以直接用于相关项目的实验与测试。 LBP-TOP_.top2d66_2d66.top_微表情识别_LBP-TOP_lbp_源码.zip