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Realtime Facial Emotion Analyzer: 利用网络摄像头输入实现面部表情的实时情绪分析。基于...

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简介：
简介：Realtime Facial Emotion Analyzer是一款利用网络摄像头进行面部表情实时情绪分析的应用程序。通过先进的AI算法，它能够准确捕捉并解析用户的情绪状态，为情感计算和人机交互提供有力支持。 从面部表情实时进行人类情绪分析的技术使用了深度卷积神经网络来识别情感状态。测试数据显示该模型的准确率为63%。实时分析器会根据当前的情绪分配相应的表情符号。 这项技术是在Keras中实现的，主要文件包括： - `facial Emotions.ipynb`：一个Jupyter笔记本，包含从准备数据到训练模型的所有代码。 - `main.py` ：主程序脚本 - `webcam_utils` : 用于实时检测面部情绪的代码 - `prediction_utils`:

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  • Realtime Facial Emotion Analyzer: 利用网络摄像头输入实现面部表情的实时情绪分析。基于...
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    简介：Realtime Facial Emotion Analyzer是一款利用网络摄像头进行面部表情实时情绪分析的应用程序。通过先进的AI算法，它能够准确捕捉并解析用户的情绪状态，为情感计算和人机交互提供有力支持。 从面部表情实时进行人类情绪分析的技术使用了深度卷积神经网络来识别情感状态。测试数据显示该模型的准确率为63%。实时分析器会根据当前的情绪分配相应的表情符号。 这项技术是在Keras中实现的，主要文件包括： - `facial Emotions.ipynb`：一个Jupyter笔记本，包含从准备数据到训练模型的所有代码。 - `main.py` ：主程序脚本 - `webcam_utils` : 用于实时检测面部情绪的代码 - `prediction_utils`:
     
  • 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。
     
  • 面部表情识别的Emotion Classification: 使用Pytorch实现
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    本项目利用Pytorch框架开发了一种面部表情识别系统，通过深度学习模型对人脸图像进行处理与分析，实现了高精度的表情分类。 情绪识别存储库旨在通过深度学习探索面部表情识别环境：使用Python 2.7版本及Pytorch 0.3.0框架，并在GTX 1080显卡上进行训练。 模型架构包括： - VGG Face微调，适用于基于图像的表情识别。 - 结合VGG与GRU的结构，用于处理视频数据以实现表情识别。 - 利用Resnet与GRU结合的方式，同样针对视频数据的情感分析任务设计。 具体而言，在这项工作中我们利用了预训练的VGG Face模型，并通过FER2013数据库进行分类微调。该数据库包含共计35889张图像：其中28709张用于培训阶段，另外各拥有3589张公共测试集和私人测试集。 在实验中，我们利用了训练数据与公共测试数据来优化模型，并最终通过私人测试集评估其性能。
     
  • 基于HOG和KNN算法的面部图像情感估计(Emotion-Estimation-From-Facial-Images)…
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    本研究提出了一种利用HOG特征提取与KNN分类器相结合的方法，旨在有效识别面部表情所代表的情感状态。通过分析面部关键区域的几何变化，该模型能够准确区分多种基本情绪，并在多个公开数据集中取得了优异性能，为情感计算和人机交互领域提供了新的解决方案。 从人脸图像预测情绪是当前研究的一个热门领域，并且可以通过多种方法实现。本段落提出了一种系统用于通过面部表情来预测情感，该系统的流程分为几个阶段：首先，在预处理阶段中，系统会检测并调整输入的图片大小，然后使用直方图均衡化技术以标准化照明效果；接下来，在第二阶段，采用定向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）特征提取算法从面部表情图像中抽取关键信息，并创建包含愤怒、蔑视、厌恶、尴尬、恐惧、快乐、中立、骄傲、悲伤以及惊讶等情绪的训练数据集与测试数据集；最后，利用支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类器进行情感预测。同时采用混淆矩阵（CM）技术来评估分类器的效果。 该系统在 JAFFE、KDEF、MUG、WSEFEP、TFEID 以及 ADFES 数据库上进行了测试，当使用 HOG+SVM 方法时，实现了高达96.13%的预测准确率。
     
  • 面部表情识别工具的Python原型：基于Tensorflow、Keras和OpenCV的Facial Emotion Recognition
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    本项目开发了一个利用Python语言，结合TensorFlow、Keras及OpenCV库的面部情感识别工具。该原型通过分析面部特征来判断用户情绪状态，为人工智能应用提供强有力的情感计算支持。 面部情绪识别（FER）是一个基于Python的原型项目，使用Tensorflow、Keras和OpenCV作为机器学习/深度学习及可视化的基础框架。 在我目前于奥地利林茨约翰内斯开普勒大学计算机感知研究所进行的研究中，这个FER原型是为我的学士学位项目设计。主要动机在于熟悉通用的ML（如TensorFlow）框架，并利用我在学校学到的基本机器学习知识。面部情绪识别是一个重要的任务，因为它在自动反馈生成、人机交互等多个领域都有应用价值。 对于此项目的期望应保持合理：由于这只是个原型，因此不应期待找到一个精度达到100%的训练模型。实际上，所提供的模型得分较低。此外，使用小数据集进行过度拟合和训练可能会让人感到厌烦。然而，在用户界面中以相机或图像模式与提供的系统互动会很有趣，并且尽管最终统计值可能不高，但原型的实际性能令人满意。 整个项目配有详细的文档说明，以便于理解和操作。
     
  • 微博情感分析工具：Weibo-Emotion-Analyzer
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    微博情感分析工具（Weibo-Emotion-Analyzer）是一款专门针对新浪微博平台的情感数据分析软件。它能够高效准确地分析微博内容中的正面、负面及中立情绪，帮助用户快速了解公众舆论趋势和热门话题的情绪倾向，是社交媒体研究与市场调研的理想选择。 微博情感分析项目是2015年《自然语言处理高级专题》课程作业的一部分。 如何运行： 1. 将项目导入到eclipse中，选择Main.java -> 运行为 -> Java应用程序，或者使用命令行也可以，在这一步会生成特征文件。 2. 切换至scripts目录下，执行以下命令： .gendata.sh && .run.sh 1>log.txt 2>&1 & 在scripts/log.txt中可以复现本实验的所有结果。 如何增加特征： 创建一个新的类，并实现FeatureExtractorInterface接口，在FeatureExtractor类的setup方法中调用registerExtractor进行注册即可。 模型介绍：先使用bag-of-words 特征训练一个gradient boosting tree 模型作为基础。
     
  • 基于CNN的面部表情识别：利用OpenCV和TensorFlow实现深度学习面部表情分析，支持从图像或视频流中检测表情。
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    本项目采用CNN结合OpenCV与TensorFlow技术，致力于开发一种高效的面部表情识别系统。该系统能够精准地从静态图片及实时视频流中捕捉并解析多种人类表情，为情绪计算和人机交互领域提供强大支持。 在TensorFlow框架下使用卷积神经网络（CNN）来识别面部表情。我们的目标是评估仅基于图像原始像素训练的模型与提供额外信息如人脸特征或HOG特征的模型之间的性能差异。实验结果表明，这些附加的信息能够提升CNN的表现。 为了构建和测试该模型，我们采用了Fer2013数据集进行训练，此数据集中包含大约3万张面部表情图像，并将其分类为七种情感类别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶以及中立。在开始阶段，使用OpenCV工具来检测面部区域；随后利用dlib库提取出关键的人脸特征点信息。同时我们也计算了HOG（方向梯度直方图）特征，并将包含人脸标志和原始图像的数据输入到模型训练过程中。
     
  • 基于图卷积神经网络的微博疫情情绪分析实战
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    本项目采用图卷积神经网络技术，深入挖掘和分析微博平台上的疫情相关言论，量化公众情绪变化趋势，为疫情防控提供数据支持。 本项目专注于自然语言处理中的情感分析任务。它通过构建文档图结构，并运用图卷积技术进行文档嵌入学习，最终实现分类目标。该项目包含了数据集及其预处理、建图、训练与测评的完整源代码，且源码注释详尽易懂，还提供了相关博客说明，非常适合初学者使用。
     
  • 基于DistilBERT的情感分析与情绪分类模型（Python实现）
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    本项目采用Python语言构建了一个基于DistilBERT的情感分析与情绪分类模型，旨在提升文本情感识别效率和准确性。 DistilBERT是一种经过预训练的深度学习模型，在情感分析任务中有广泛应用。它是基于BERT（双向编码器表示来自变换器）的一种变体，并通过蒸馏技术进行优化，这意味着该模型是通过对更复杂的模型压缩而来的，从而在保持性能的同时减小了大小。 当应用于情感分析时，DistilBERT能够确定文本的情感倾向——积极、消极或中性。它通过解析语言结构和语义关系来推断情感倾向。经过训练后，DistilBERT具备从文本中提取情感信息的能力，帮助人们更深入地理解文本中的情感表达。 此外，在诸如文本分类、命名实体识别及问答系统等自然语言处理任务上，DistilBERT同样表现出色。由于其模型相对较小，它能够在资源有限的设备上运行良好，因此非常适合各种实际应用需求。 综上所述，DistilBERT是一个高效且灵活的深度学习模型，适用于多种自然语言处理任务包括情感分析。使用该模型可以显著提高开发人员的工作效率和应用程序的质量。
     
  • RNTN：利用 RNN 和 RNTN 的情感分析。基于斯坦福情绪分析页面
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    本文介绍了一种结合循环神经网络（RNN）和递归神经张量网络（RNTN）的情感分析方法，旨在改进文本中复杂情感表达的理解能力，其研究结果已在斯坦福大学的情绪分析页面上发布。 RNTN模型是基于研究论文《Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank》以及斯坦福大学的相关网站资料开发的。 已经实现了一个仅使用 Numpy 对象的 RNTN，适用于 PTB 树格式数据集，并且在没有进行特殊参数调整（例如网格搜索优化）的情况下，通过经典的随机梯度下降方法可以获得大约 64% 的分类准确率。所有文件都存放在 Numpy 文件夹中。 接下来尝试使用 Theano 在代码中添加 GPU 支持的方法。由于我的显卡不支持 Cuda 6.5，因此在其他计算机上运行可能会有更好的效果。 我进行了以下尝试： A. 将数据分配到符号变量中以便在 GPU 上进行矩阵运算计算。 这种方法有效但非常慢——正如预期的那样，从 CPU 到 GPU 的数据传输开销很大。