使用68个人脸特征点和Hog特征，结合SVM算法进行人脸表情识别。-ITADN社区

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本研究提出了一种利用68个面部特征点结合HOG特征提取和SVM分类器的人脸表情识别方法，有效提升了表情识别精度。 68人脸特征点Hog+SVM人脸表情识别项目使用了完整的工程工具包括vs2015、opencv3.3.1以及Dlib库。

利用dlib进行68个人脸特征点识别

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本项目采用开源库dlib实现精准的人脸特征定位，能够检测并标记人脸上的68个关键点，为面部表情分析和人脸识别提供强有力的技术支持。使用的是dlib18.18版本，主要是为了获取人脸的68个特征点。这个库是32位的，并且是由我自己生成的，用的是vs2015编译器。无需对任何东西进行修改，下载后即可运行。

基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法

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本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。

shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip 用于人脸识别的68个特征点数据库

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shape_predictor_68_face_landmarks.dat.zip是一个关键的人脸识别资源文件，包含确定人脸68个特定标记点的数据。该库常被用来精确定位面部特征，在计算机视觉领域有着广泛应用。官方下载地址：http://dlib.net/files/ （页面内搜索）

【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码.md

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本Markdown文档提供了一套基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和KNN(K-Nearest Neighbors)算法的人脸识别Matlab实现代码，适用于研究及学习人脸识别技术。【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码这篇文章介绍了如何使用MATLAB编写一个利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与KNN（k-Nearest Neighbors）分类器相结合的人脸识别系统。文中详细阐述了各个步骤的代码细节，包括数据预处理、特征提取以及模型训练和测试等内容，并提供了完整的源码供读者参考学习。

dlib人脸特征识别68个关键点的训练数据

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本项目提供用于训练Dlib库中的人脸68个关键点检测模型的数据集，包含大量标注面部特征点的图像。 dlib-人脸识别68个特征点的训练数据提供了一种下载方式，主要是方便自己找东西。需要的各位如果网速允许，也可以直接在官网下载，官网地址为http://dlib.net/files/。

基于Python的PRNet人脸识别及68个特征点检测

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本项目采用Python语言实现的人脸识别与特征定位系统，利用先进的PRNet算法精确检测人脸上的68个关键点，为面部识别和分析提供精准数据支持。 PRNet（Probabilistic Regression Networks）是一种用于面部识别和关键点检测的深度学习模型，在人脸特征点定位方面表现出色，能够准确地定位出68个关键点，包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴唇等部位的具体位置，这对于面部识别、表情分析以及虚拟现实应用具有重要意义。在Python环境中实现PRNet通常需要以下步骤： 1. **环境搭建**：确保安装了Python 3.x版本，并且有TensorFlow或PyTorch等相关深度学习库。此外还需要Numpy和PIL等基础库及OpenCV来处理图像数据。 2. **准备数据集**：这个模型使用包含训练与验证所需面部图片的数据集，这些图像是标注好的68个特征点位置。需要进行预处理步骤，比如标准化、归一化以及可能的增强操作以提高模型泛化能力。 3. **构建模型**：PRNet的核心是其概率回归网络结构，通过多阶段预测逐步细化特征点的位置。通常使用卷积神经网络（CNN）作为基础，并结合位置编码和残差连接来提升定位精度。 4. **训练过程**：利用数据集对模型进行训练，优化损失函数通常采用均方误差（MSE），衡量预测与实际位置的差异。在训练过程中设置合适的批量大小、学习率以及训练轮数等超参数。 5. **验证和测试**：通过特征点定位平均精度（mAP）指标评估模型性能，在验证集上进行调整直到达到满意效果，之后可以使用测试集进一步评估。 6. **部署与应用**：将经过充分训练的PRNet集成到实际应用场景中，例如实时视频流的人脸关键点检测。这通常需要转换为轻量级格式如TensorFlow Lite或ONNX以适应嵌入式设备和移动平台。 7. **代码结构**：在实现过程中会包含源代码（Python脚本）、模型权重文件、数据集以及配置参数等，具体可能如下： - `model.py`: 实现PRNet的代码。 - `train.py`: 训练模型的脚本。 - `test.py`: 测试与评估模型性能的脚本。 - `data/`：存放数据集的位置。 - `weights/`：保存训练过程中生成的模型权重文件的地方。 - `config.json`：包含训练参数和配置信息。通过上述步骤，可以掌握PRNet在Python环境中的完整实现流程，并将其应用于实际项目中。理解该模型的工作原理以及如何根据特定任务调整相关设置是提高人脸识别系统效率与准确性的关键。

基于MATLAB的脸部动态特征人脸表情识别程序_人脸情绪与面部表情特征提取

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本项目基于MATLAB开发的人脸动态特征分析系统，专注于人脸表情识别，通过提取和处理面部表情特征来判断相应的情绪状态。通过训练Jaffe数据库，可以实现识别人脸的高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情，并圈出这些表情。系统还可以调用电脑摄像头进行实时监测。内附使用说明，方便用户操作。该程序仅供学习参考之用。

dlib人脸识别实例与68个面部特征点训练库

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本资源提供dlib人脸识别及68个关键 facial landmark检测的详细实例和预训练模型，适用于人脸关键点定位、表情识别等应用开发。 dlib 人脸识别用例结合人脸68特征点训练库适合新人入门测试及部分场景直接调用。相应的库都可以通过pip命令直接下载安装。

【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码分享RAR版

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本资源提供基于HOG特征和KNN分类器的人脸识别Matlab实现代码。包括人脸检测、特征提取及模式分类等模块，适用于研究与学习。基于HOG特征KNN算法实现人脸识别的MATLAB源码

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使用68个人脸特征点和Hog特征，结合SVM算法进行人脸表情识别。

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