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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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • MindLink-Explorer: 一个开源系统，利用EEG与面部表情识别情绪类别
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    MindLink-Explorer是一款开源软件，它通过分析EEG信号和面部表情来识别用户的情绪状态，并将其归类，为情绪计算提供新的研究工具。 MindLink资源管理器是一个开放源代码系统，结合了EEG（脑电图）与面部表情来对人类情感进行分类。该项目最初是由一群开发人员在午餐时间发起的创意项目。为了提升MindLink的市场潜力，我们不会更新此存储库中的新代码，而是会制作一些关于市场研究的相关文档以了解不同消费者的需求。 华南农业大学（SCNU）有五名本科生参与了名为“MindLink-Explorer”的项目：李瑞欣、何才珍、蔡兆欣、黄文欣和刘晓建。他们发表了一篇题为《MindLink-Eumpy：用于多模式情感识别的开源Python工具箱》的文章，以介绍旧版Eumpy的相关信息。 我们希望这个项目能够使情绪计算变得更加简便易行，并欢迎更多人加入我们的行列一起探索MindLink！谢谢大家的支持和参与。
     
  • 情绪与声纹的语音识别技术
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    本研究聚焦于将情绪因素融入声纹识别系统中，旨在提高复杂环境下的用户身份验证精度和安全性。 本课题的研究内容主要集中在呼叫中心电话语音的分割以及客服代表情绪检测方面,具体内容如下：（1）绪论部分概述了国内外关于说话者语音分割与情绪识别的研究现状，包括各研究者的具体方法、结论及其存在的问题。（2）在语音特征提取章节中，详细介绍了语音的物理模型及基于该模型的各种特征类型和提取方式。这部分内容是本项研究的基础。（3）话者分割和聚类部分着重讲解了语音分割的方法与理论，并深入探讨了基于距离和模型的分割聚类技术及其实验分析结果。（4）客服代表情绪检测章节则聚焦于情绪识别中的特征选择、提取方法及模型构建，特别强调使用支持向量机（SVM）进行情感分类的应用案例。（5）介绍了用于实现客服代表情绪检测系统的架构设计思路。（6）最后的总结部分对整个论文的研究工作进行了概括性的回顾和评估。
     
  • 头部姿势估计与情绪识别
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    本研究探讨了通过分析个体头部姿势来估计其情绪状态的方法和技术，旨在开发更为精准的情绪识别系统。 PyTorch实现的头部姿态估计（偏航、横滚、俯仰）和情绪检测算法。
     
  • 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
     
  • DISFA情绪识别数据库
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    DISFA情绪识别数据库是一个专注于面部动作单元表达的情绪分析资源库，为研究者提供了丰富的情感数据集。 DISFA数据集是一个非拟人脸部表情数据库，用于开发自动动作单元检测的计算机算法。
     
  • Matlab肌电信号处理代码-SRTP情绪识别:SRTP项目情绪识别...
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    本项目为SRTP研究的一部分，致力于利用MATLAB平台对肌电信号进行处理与分析，以实现情绪识别。通过信号采集、预处理及特征提取等步骤，探索其在情感计算中的应用潜力。 这是一个由浙江大学的本科生Kuan Lu、丁世伦和钱丽慧（Lihui Qian）共同进行的情感识别项目。他们对10名参与者进行了实验，并记录了他们的EDA、PPG 和 zEMG 信号，以响应一系列旨在激发情感反应的短片。 利用这些数据，团队使用服务器算法来实现最佳的真实预测率。项目的文件结构包括五个主要部分：Arduino设备代码、原始和处理过的数据集、“数据处理”中包含用于过滤及特征提取的MATLAB代码；“功能选择”里有遗传算法和PCA 的Python 实现。“功能分类”则包含了SVM（使用libsvm编写）与KNN。 所有参与者都同意将他们的实验数据发布在GitHub上，以便进行更多关于情感识别的研究。
     
  • ISEAR.csv情绪识别实战数据集
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    《ISEAR.csv情绪识别实战数据集》包含了丰富的文本情感标注信息，旨在帮助研究者和开发者训练与评估情绪识别模型。该数据集广泛应用于自然语言处理领域的情绪分析任务中。 情绪识别数据集汇总包含我亲自整理的情绪识别训练数据集。每个数据条目由两部分组成：第一部分是label标签，表示情绪类型；第二部分是一句句子。