情绪识别源码实例，基于表情的情感计算.rar-ITADN社区

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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

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。

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。

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。

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。

emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码

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本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。

结合情感情感和面部表情的多模态情感识别

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本研究探讨了融合情感情感与面部表情分析的多模态技术在情感识别中的应用，旨在提升情感计算的准确性和实用性。情感情感与面部表情相结合的多模态情感识别技术能够更准确地理解和分析人类的情感状态。这种技术通过结合语音、文本和其他非语言线索（如面部表情）来提高情感识别的准确性。

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。

NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析

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简介：NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析，旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不仅限于简单的褒贬分类，而是涵盖了多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。

基于MATLAB的人脸表情识别程序_MATLAB表情识别, MATLAB人脸表情识别

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本项目利用MATLAB开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过图像处理和机器学习技术，准确提取并分析面部特征，实现对多种基本表情的有效识别与分类。人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。

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