Advertisement

使用Python对AffectNet面部表情识别数据集进行数据划分、面部裁剪及对齐的项目源码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提供了一套基于Python的工具包，用于处理AffectNet数据库中的面部表情图像。它包括数据分割、面部区域提取和图像对准等功能模块，以支持深度学习模型训练。 本项目完成了对AffectNet数据集中手动标注的7种表情图像（包括中性、开心、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和生气）的裁剪、对齐及数据划分任务。具体来说，从该数据集筛选并划分出283901张图像用于训练，以及3500张图像用于验证。其中，训练图像包含74874张中性表情图片、134415张开心表情图片、25459张悲伤表情图片、14090张惊讶表情图片、6378张恐惧表情图片、3803张厌恶表情图片和24882张生气表情图片。验证图像中，每个情感类别均包含500张图像。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用Python对AffectNet面部表情识别数据集进行数据划分、面部裁剪及对齐的项目源码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的工具包，用于处理AffectNet数据库中的面部表情图像。它包括数据分割、面部区域提取和图像对准等功能模块，以支持深度学习模型训练。 本项目完成了对AffectNet数据集中手动标注的7种表情图像（包括中性、开心、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和生气）的裁剪、对齐及数据划分任务。具体来说，从该数据集筛选并划分出283901张图像用于训练，以及3500张图像用于验证。其中，训练图像包含74874张中性表情图片、134415张开心表情图片、25459张悲伤表情图片、14090张惊讶表情图片、6378张恐惧表情图片、3803张厌恶表情图片和24882张生气表情图片。验证图像中，每个情感类别均包含500张图像。
     
  • LFW人脸识别数据集[裁剪及对齐]
    优质
    LFW人脸识别数据集[裁剪及对齐]包含多张名人面部照片，旨在评估机器学习算法在人脸检测与识别任务中的准确性。 经典的LFW人脸识别数据集已经经过裁剪和对齐处理。筛选出拥有超过10张图像的共99人，并已进行分类。这些图片为彩色jpg格式，像素尺寸为250x250。
     
  • 面部表情识别数据集
    优质
    面部表情识别数据集是一套用于训练和测试机器学习模型识别人类情感表达的数据集合，涵盖多种面部表情。 这段文字描述了一个包含213幅图像的数据集，每张图的分辨率为256像素×256像素，展示的是日本女性的不同表情。数据集中有10个人，每个人都有7种不同的面部表情（中性脸、高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶和恐惧），并且每个表情都提供了三张图片。
     
  • 【面部表情识别项目】数据集文件.zip
    优质
    本资料包包含一个用于面部表情识别的研究项目的数据集，内含多种面部图像及其对应的表情标签，适用于机器学习模型训练与测试。 我的Github项目是关于人脸面部表情识别的数据集文件，项目地址在https://github.com/He-Xiang-best/Facial-Expression-Recognition。
     
  • 面部表情识别的数据集
    优质
    该数据集包含了多种面部表情图像及对应的标签信息，旨在为研究者提供丰富的资源用于开发和评估面部表情识别技术。 人脸表情识别数据集用于人脸识别与表情识别的研究，在深度学习领域具有重要应用价值。
     
  • 面部表情识别图像分类数据集
    优质
    本数据集包含丰富多样的面部表情图片，旨在支持图像分类和情感分析研究。适用于训练机器学习模型以识别人脸不同的情绪状态。 该数据集包含三个文件夹：Happy、Sad 和 Angry。每个文件夹大约有100张图片，分别代表每种情绪。您可以使用此数据集进行各种用途，例如利用卷积神经网络和计算机视觉技术来进行图像分类。
     
  • 基于裁剪预处理的JAFFE数据库面部表情识别研究
    优质
    本研究聚焦于JAFFE数据库中的面部表情识别技术，通过引入裁剪预处理方法提升模型对不同表情的辨识精度与效率。 网上JAFFE数据库大多为原始数据集，未经人脸裁剪或面部修剪处理。而我提供的这个版本已经经过预处理，将用于面部表情识别的人脸部分单独提取出来，并调整成64*82大小的图像（具体裁剪算法请参考张一鸣，《面部表情识别》）。该数据库按照类别分为7组，并详细标明每组的表情分类，可以直接应用于面部表情识别实验。
     
  • PyTorch实现的深度学习卷积神经网络面部表情识别项目源码及数据集（人脸面部表情识别）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架构建的深度学习模型，用于通过卷积神经网络对人脸面部表情进行自动识别。包含详尽的源代码和训练所需的数据集。 《基于深度学习卷积神经网络的面部表情识别项目》源码及数据集已通过导师指导并获得高分毕业设计评价，同样适用于课程设计与期末作业。完成该项目后可以掌握以下几点： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的应用，为后续相关模型的学习打下坚实基础。 2. 掌握深度学习框架之一Pytorch的使用技巧。 3. 理解多分类问题在实际场景中的应用，并将其视为二分类任务的一种扩展形式。 4. 通过数据处理、可视化到模型构建的过程积累经验和技能，实现“举一反三”的效果。
     
  • 面部表情识别（二）：使用Pytorch的表情识别实现(附表情识别数据集及训练代码).txt
    优质
    本文详细介绍了如何利用Python深度学习框架PyTorch进行面部表情识别，并提供了所需的数据集和训练代码，帮助读者轻松上手实践。 更多关于《面部表情识别》系列的文章请参考以下内容： 1. 面部表情识别第1部分：介绍表情识别数据集。 2. 面部表情识别第2部分：使用Pytorch实现表情识别，包括数据集和训练代码的说明。 3. 面部表情识别第3部分：在Android平台上实现实时的表情识别功能，并提供源码支持。 4. 面部表情识别第4部分：通过C++语言实现实时的表情检测功能，并附带相关源码。
     
  • RAF-DB数据集（上），用于人脸面部表情识别的数据集
    优质
    RAF-DB数据集为研究人脸识别与面部表情分析提供资源，包含大规模标记图像，涵盖丰富的情感表达变化。 RAF-DB数据集太大，分为上下两部分上传。