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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于SVM的多特征融合微表情识别Python源码及项目说明.zip
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 表情识别在人脸识别项目中的源码
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    本项目专注于表情识别技术在人脸识别系统中的应用，提供详细代码示例及实现方法，旨在提升人机交互体验和系统智能化水平。 人脸表情识别项目于2020年8月22日重构了整个代码仓库，并改用TensorFlow 2中的Keras API来实现系统。考虑到Jupyter Notebook的训练脚本使用起来不太方便，这里将其实现方式改为py脚本。 在2020年12月18日根据用户反馈修改了JAFFE数据集优化器设置。该项目基于卷积神经网络构建整个系统，在尝试Gabor、LBP等传统人脸特征提取方法后发现深度模型效果显著。项目使用FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集进行评估，环境部署要求Python 3.6版本及Keras（TensorFlow 后端）。具体依赖安装如下： ``` git clone https://github.com/luanshiyinyang/FacialExpressionRecognition.git cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 对于Linux用户，可以直接执行根目录下的env.sh脚本一键配置环境。 数据准备方面，项目已将数据集和预训练模型上传至百度网盘。下载后请按照说明移动解压相应文件到指定位置。 在传统方法中使用了图片降噪、人脸检测（HAAR分类器及opencv）、特征工程等步骤；而在深度学习部分则采用MTCNN进行人脸检测，通过卷积神经网络实现特征提取与分类任务。项目基于经典卷积神经网络设计模型，并参考2018年CVPR论文和谷歌的Going Deeper研究成果。 训练在FER2013、JAFFE及CK+数据集上完成，在后两个标准实验室采集的数据集中达到99%左右准确率，而前者由于存在标签错误等问题仅达67%。可通过以下命令指定数据集（fer2013或jaffe或ck+）、训练轮次和batch size进行模型训练： ``` python src/train.py --dataset fer2013 --epochs 300 --batch_size 32 ``` 项目提供GUI界面及摄像头实时检测功能，使用推理数据增强技术提高预测准确性。通过以下命令即可启动GUI程序或开启视频流预测： ``` python src/gui.py python src/recognition_camera.py [--source camera_index | --video_path video_file_path] ```
     
  • 基于Python和Yolov5的面部情感表情检测识别源码（优质项目）.zip
    优质
    本项目提供了一个利用Python及YOLOv5模型进行面部情感表情自动检测的代码库，适用于情绪分析与人机交互研究。 基于Python+Yolov5的面部情感表情检测识别源代码（高分项目）.zip包含了个人大作业项目的完整源码，评审分数达到95分以上，并且经过严格调试确保可以运行。您可以放心下载使用。本资源中的所有源代码都已在本地编译并通过测试，能够正常运行。该项目难度适中，内容已经过助教老师的审定，完全符合学习和使用的需要。如果有需求的话，请您安心下载并使用该资源。
     
  • 微表情和人脸表情识别 毕业设计.zip
    优质
    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。
     
  • 面部表情识别项目：读懂你的表情
    优质
    本项目致力于研发先进的面部表情识别技术，通过捕捉和分析人脸关键点的变化，准确解读用户情绪状态，旨在为智能交互、心理评估等领域提供精准的情感计算支持。 面部表情识别项目能够通过分析您的面部来判断您当时的表情。该项目基于Coursera指导的项目，并且我对CNN模型进行了改进。此项目使用了CNN、Keras、OpenCV以及Flask技术构建，可以检测五种不同的面部表情：中立、高兴、愤怒、惊讶和悲伤。此外，我还利用Flask将这个项目部署到了Web上。
     
  • 基于Python的人脸识别与表情识别项目源码
    优质
    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。
     
  • 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。