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基于曲线表达的人脸表情生成(2015年)

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简介：
本研究提出了一种基于曲线表达的方法来生成人脸表情，通过参数化技术实现对人脸肌肉运动的精确模拟与控制。 首先将人脸边缘图像分割成一系列曲线段，并通过测量这些曲线段两侧的局部纹理差异来形成特征序列。然后，在样本集中比较特定表情出现前后的人脸图像变化情况，量化在表情运动作用下曲线段集和特征序列的变化模式。基于此，可以在仅有人脸中性表情图像的情况下，利用识别出的模式合成该人在发生某类特定面部表情时的曲线段集及特征序列。 通过这种方法，在初始样本有限的情形下可以有效地扩展样本空间，并且能够使识别算法更好地适应各种不同的人脸表情变化情况。

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  • 基于曲线表达的人脸表情生成(2015年)
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    本研究提出了一种基于曲线表达的方法来生成人脸表情，通过参数化技术实现对人脸肌肉运动的精确模拟与控制。 首先将人脸边缘图像分割成一系列曲线段，并通过测量这些曲线段两侧的局部纹理差异来形成特征序列。然后，在样本集中比较特定表情出现前后的人脸图像变化情况，量化在表情运动作用下曲线段集和特征序列的变化模式。基于此，可以在仅有人脸中性表情图像的情况下，利用识别出的模式合成该人在发生某类特定面部表情时的曲线段集及特征序列。 通过这种方法，在初始样本有限的情形下可以有效地扩展样本空间，并且能够使识别算法更好地适应各种不同的人脸表情变化情况。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序_MATLAB表情识别, MATLAB人脸表情识别
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过图像处理和机器学习技术，准确提取并分析面部特征，实现对多种基本表情的有效识别与分类。 人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。
     
  • 基于SVM的人脸表情识别
    优质
    本研究运用支持向量机(SVM)算法进行人脸表情识别，通过优化特征提取和模式分类过程，提高情感计算在人机交互中的准确性与效率。 基于SVM的人脸表情识别程序使用C++编写，可以直接点击运行。该程序包含已经训练好的模型，下载后无需额外配置环境即可直接查看效果。
     
  • 基于OpenCV的人脸表情识别
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    本项目利用OpenCV库进行人脸检测与关键点定位，并结合机器学习算法对人脸表情进行分类和识别。旨在实现快速准确的表情分析功能。 使用OpenCV进行人脸表情识别，在OpenCV 1.0版本下可以成功编译。其他版本的OpenCV可能需要对代码做一些调整。训练集包含七种不同的表情，每种表情单独存储在一个文件夹中，每个图片仅有人脸区域且大小为48×48或64×64像素，并且是灰度图像。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行人脸表情识别，通过图像处理技术提取面部特征，并采用机器学习方法训练分类模型，实现对多种基本表情的有效识别。 使用LBP+LPQ特征提取技术，通过调用摄像头实时采集人脸数据，并能够识别开心、惊讶、平静、生气四种表情。主函数为main，可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现对人脸六种基本表情（快乐、悲伤、惊讶等）的自动识别。利用图像处理技术及机器学习算法分析面部特征，准确度高且易于操作。 人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。
     
  • 基于SIFT算法的人脸表情识别
    优质
    本研究提出了一种结合SIFT特征提取技术的人脸表情识别方法，通过分析人脸关键点变化实现对六种基本表情的有效分类。 本段落首先介绍了人脸检测的基本理论知识，在理解了人脸识别的原理之后，接下来探讨如何从人脸图像中提取表情特征。我们采用SIFT算法作为特征提取工具，并结合尺度方面的理论以及SIFT特征点的提取方法进行研究。最终，基于识别步骤的设计思路，开发了一个使用Matlab的人脸表情识别系统，该系统的识别率较高。
     
  • 基于改良AlexNet的人脸表情识别
    优质
    本研究通过优化经典的AlexNet网络架构，致力于提高人脸表情识别精度，探索深度学习在情感计算中的应用潜力。 人脸表情识别受到姿势变化、物体遮挡、光照差异及人种性别年龄等因素的影响，需要更有效的卷积神经网络来准确地学习特征。然而，AlexNet在表情识别中的准确性较低，并且对输入图像尺寸有严格限制。为解决这些问题，我们提出了一种改进的基于AlexNet的人脸表情识别算法。 通过引入多尺度卷积技术以适应小尺寸的表情图像，我们的方法能够提取不同规模下的特征信息。同时，在低层次特征向下传递的过程中与高层次特征进行跨连接融合，这有助于更全面准确地反映图像内容，并构建出更为精准的分类器。然而，跨连接会导致参数量大幅增加和过拟合现象的发生，从而影响训练效果及最终识别性能。 为了克服上述问题，我们采用全局平均池化技术对低层次特征信息进行降维处理，有效减少了因跨连接产生的大量冗余参数，并降低了模型出现过度拟合的风险。实验表明，在CK+与JAFFE两个数据库上应用该算法后分别获得了94.25%和93.02%的识别准确率。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Python人脸表情辨识
    优质
    Python人脸表情辨识项目利用Python编程语言和机器学习技术，实现对人类面部表情的自动识别与分析。该项目结合OpenCV库及深度学习模型，旨在提供一种准确、高效的表情识别解决方案，适用于情感计算、用户行为研究等多个领域。 对人脸的68个关键点进行标记。