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Python用于疫情期间网民情绪识别的压缩包。

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简介：
该资源涵盖了项目开发设计报告（Word文档）、任务书以及一系列相关资料和代码数据集。这些数据基于 train.csv 文件中的微博信息，旨在设计一种算法，对 test.csv 文件中的 4500 条微博文本进行情感识别，从而确定其情感倾向：如果内容表达积极情感，则标记为 1；如果表达消极情感，则标记为 -1；若内容呈现中性情感，则标记为 0。为了评估算法的性能，采用混淆矩阵进行结果分析。此外，还利用多种不同的模型来处理该问题并进行对比研究，以便更全面地了解各个模型的优劣。参考资料详见：https://blog..net/sheziqiong/article/details/125299091

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  • 疫情期间网民情绪的Python识别分析.zip
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    本项目旨在利用Python技术对疫情期间网民的情绪进行自动化识别与量化分析，深入探究疫情背景下公众心理变化趋势。 资源包含文件：项目开发设计报告word+任务书+相关资料+代码及数据 根据train.csv 文件中的微博数据, 设计算法对test.csv 文件中的4500条微博内容进行情绪识别，判断每条微博是积极的 (1)、消极的 (-1) 还是中性的 (0)。通过混淆矩阵来评价算法的结果。 使用多种模型处理问题，并详细对比介绍不同模型的效果。
     
  • 实时情绪识别：情绪识别系统
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    实时情绪识别系统是一种先进的技术工具，能够通过分析语音、面部表情和文本等数据来源，准确快速地辨识个人的情绪状态。该系统在客户服务、心理健康等领域有着广泛的应用前景。 项目名称：情感识别 描述： 我们的人脸情绪参差不齐，因此我们需要证明自己存在这些情绪的可能性。那么什么是情感识别呢？情感识别是一种软件技术，它允许程序通过高级图像处理来“读取”人脸上的情感表达。 公司一直在尝试将复杂的算法与过去十年中出现的图像处理技术相结合，以便更多地了解人脸的图像或视频所传达的情绪信息。这不仅包括单一情绪的表现形式，还包括一张脸可能同时表现出多种情感的可能性。 装置： 使用以下命令安装依赖项： ```pip install -r requirements.txt``` 用法说明： 该程序将创建一个窗口来显示网络摄像头的画面。
     
  • 表情识别 人脸情绪识别
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于Python VS2015的人脸情绪识别工程
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    本项目基于Python与VS2015开发环境，实现了一套高效精准的人脸情绪识别系统，适用于科研及实际应用。 人脸情绪识别是一个结合了计算机视觉与深度学习技术的领域，它通过分析面部特征来判断个人的情绪状态。在这一特定的人脸情绪识别项目中使用的是Visual Studio 2015（VS2015）作为开发环境，并且集成了OpenCV和dlib库。 OpenCV作为一个开源计算机视觉工具包，在图像处理与计算机视觉领域有着广泛的应用。它能够进行人脸检测，比如通过Haar级联分类器或HOG+SVM方法来定位面部区域；同时还能执行诸如灰度化、直方图均衡等预处理步骤以优化情绪识别的效果。 dlib则是一个C++工具包，提供了丰富的机器学习算法和实用编程工具。在情绪识别中，它的重要功能之一是能够精确地检测出人脸的关键点位置（如眼睛、眉毛、鼻子及嘴巴），这些关键点的位置变化可以反映人的情绪状态。通过计算诸如眼睛间距或嘴角角度等特征值，我们可以进一步进行情绪分类。 该VS2015 Python项目可能使用了卷积神经网络(CNN)或其他预训练的深度学习模型（例如VGGFace和FaceNet）来实现情绪识别功能，并且需要大量的标记数据集支持，如Fer2013或AffectNet等包含各种情绪状态下的面部图像的数据集。 该项目还提供了详细的配置教程，涵盖了如何设置开发环境、导入并使用OpenCV与dlib库以及加载运行预训练模型的步骤。此外，它还会指导用户处理新的人脸图像进行预测，并解释结果。程序能够流畅地运行表明开发者已经考虑到了性能优化以确保在实际应用中快速响应。 综上所述，这个基于VS2015 Python环境的人脸情绪识别项目利用了OpenCV和dlib库，并结合深度学习技术实现了情绪的自动识别功能。通过提供的训练模型与配置指南，用户可以便捷地进行相关实验研究或开发工作，这为研究人员、开发者以及对情感分析感兴趣的个人提供了宝贵的资源。
     
  • 情感分析：基于LSTM的中文情绪识别
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    本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）模型对中文文本进行情感分析的有效性，专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。 字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。 基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络，并对数据集进行六类情绪（其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴）的分类。数据集包含4万多条句子，来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。 项目的结构如下： - data - train.json：原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。
     
  • 基于SVM的情绪识别方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的情绪识别方法，通过分析语音和面部表情数据，有效提升了情绪分类的准确率。 在现代人工智能领域，情绪识别是一项关键技术，能够帮助计算机理解人类的情感状态，并应用于人机交互、客户服务以及心理分析等多个场景。本段落将探讨如何利用支持向量机（SVM）进行情绪识别，特别是结合Dlib库的人脸检测技术和OpenCV的SVM模块。 Dlib是一个强大的C++库，提供了多种机器学习算法和高效的人脸检测模型。该人脸检测器基于HOG特征技术，可以快速准确地定位图像中的人脸区域。在情绪识别任务中，第一步是进行精确的人脸定位以便进一步分析面部表情变化。 一旦找到人脸，下一步通常是关注面部的关键特征点，包括眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴等部位。Dlib提供了一个预训练模型来自动检测这些关键的68个特征点，并且它们包含了丰富的几何信息用于情绪识别任务中至关重要的细微表情差异。 接下来的任务是利用这些特征点提取与情绪相关的特性。这通常涉及计算各特征点间的距离及相对位置，以及分析随时间变化的趋势。例如，嘴角上扬可能表示高兴的情绪，而皱眉则可能是悲伤或愤怒的表现。将这些信息编码成向量后作为SVM分类器的输入。 OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它不仅提供图像处理功能还内置了SVM模块。作为一种监督学习方法，SVM特别适合于小样本、高维数据集上的分类任务。在情绪识别中，可以通过收集不同情感状态下的面部图片并手动标注每张图对应的情绪类别来构建训练集。然后使用OpenCV的SVM接口训练一个模型以预测新的图像中相应的情感。 选择合适的参数（如核函数类型、惩罚参数C和核参数γ）对于优化SVM性能至关重要，通过交叉验证方法可以找到最佳设置从而提高模型泛化能力。完成训练后，该分类器能够实时应用于摄像头捕获的新图像上进行情绪识别。 在实际应用中为了获得更准确的结果，还可以结合声音、语言或文本等多模态数据以增强系统效能；此外深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也表现出色，尽管它们需要更多计算资源与训练样本量来支持其高精度识别能力。 综上所述通过Dlib的人脸检测及特征点提取功能结合OpenCV的SVM模块能够构建一个实时的情绪识别系统。这项技术不仅在人工智能研究中具有重要价值，在日常生活中的应用前景也非常广泛，包括虚拟助手、自动驾驶汽车和教育辅导等领域。
     
  • 基于Python的情绪分析人脸识别系统
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    本项目开发了一套基于Python的情感分析与人脸识别系统，能够实时识别面部表情并分析相应情绪状态。通过机器学习算法训练模型以提高准确率。 基于Python的人脸识别情绪分析系统通过以下步骤实现功能：首先使用OpenCV库中的CascadeClassifier类加载人脸检测器，用于定位输入图像中的人脸；接着利用LBPHFaceRecognizer类从已训练的情绪分类器加载模型，直接预测输入人脸图片对应的情感状态。随后采用NumPy的loadtxt函数导入包含179维特征向量及其标签的数据集作为样本库。 为了便于后续处理，需要使用numpy中的astype方法将所有标签转换为整型数据格式。之后应用scikit-learn库提供的KMeans算法对这些情绪标记进行聚类分析，并从中识别出六种基本的情绪类别。根据上述分类结果定义每一种情感的标识及其在多维空间内的中心位置。 最后，设计一个预测函数来处理新输入的人脸图像：首先将其转换成灰度模式并调整大小至160x160像素；然后利用之前加载好的人脸检测器找到面部区域，并截取该部分进行进一步分析。随后通过情绪分类模型得出具体的标签和概率值作为最终的输出结果。
     
  • 基于EEG的情绪识别中的PNN应用
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    本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。 基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。 本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。 采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。 关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。 文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。 研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。
     
  • 情绪识别源码实例，基于表情的情感计算.rar
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    本资源提供了一个基于面部表情进行情感计算的情绪识别系统源代码示例。通过分析用户的表情数据来判断其情绪状态，适用于研究和开发相关应用。 【核心代码】 ├── emotic-main │ ├── LICENSE │ ├── README.md │ ├── __pycache__ │ │ ├── emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── emotic_dataset.cpython-38.pyc │ │ ├── inference.cpython-38.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── loss.cpython-38.pyc │ │ ├── prepare_models.cpython-38.pyc │ │ ├── test.cpython-38.pyc │ │ └── train.cpython-38.pyc │ ├── debug_exp │ │ ├── config.txt