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人脸识别微表情
人脸识别微表情
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2012-11-28
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详细的微表情学刊及人脸识别,能将计算机与人脸面部特征很好地结合起来.
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微表情识别
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就深度学习的方式对人类的微表情数据进行识别，主要是基于inception_v3模型为框架
面部表情识别
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面部表情图像的分析与识别 基于部件分解组合的人脸图像模型
对图像序列的表情识别
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4读入图像序列，从图片中定位人脸，按输入要求尺寸抓取人脸，并可通过尺寸归一、灰度归一处理图像，进而实现对图像序列的表情识别
基于LBP-TOP特征的微表情识别
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基于python3 与openCV的面部表情识别
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3星 · 编辑精心推荐
代码基于python3和opencv框架，可能需要安装所需的module； 功能描述 --实现笔记本摄像头获取人脸的面部表情识别，happy，angry，neural，sad.. --实现指定路径下视频中人脸的识别.. 验证成功，未做改动，源自github
基于python的表情识别系统
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可以识别表情中的七中情绪 程序说明：expressiondb是表情库，请放于e盘根目录下。 test1是程序，运行即可。
lie to me微表情训练软件
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只支持32位系统.一共三个. 微表情训练工具(METT) :是测谎能力的入门软件 细微表情训练工具(SETT) :细微表情出现时间可以任意调节， 以实现从初级到高级的细微表情识别能力培训 是测谎能力的进阶软件 面部运动编码系统(FACS) :这是人类面部表情的百科全书
微表情软件，表情研究工具，绝对实用！
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微表情软件，绝对实用，表情研究工具，动态表情软件
微表情的研究
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微表情是人类试图压抑或隐藏真实情感时泄露的非常短暂的'不能自主控制的面部表情(作为识别谎言的有效线索"微表情可应用于安全'司法'临床等领域(本文概述微表情识别的研究情况"包括微表情识别的心理学研究'自动微表情识别研究和微表情数据库的构建要求"以及微表情表达的研究进展"并展望微表情研究的未来发展方向
fer2013+.zip
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图片资源fer2013+数据集有需要的下载
人脸表情库
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ck+表情库，用于表情识别，大部分已根据标签整理整合。
微表情的实例
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电子书、图片、资料、对于了解一些事情是非常有帮助的 你们好好看看 去学习 去下载 谢谢合作
表情
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该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构
js 弹出表情
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简单、实用的QQ弹出表情 简单、实用的QQ弹出表情
表情锅.apk
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表情锅.apk
keras 实现的表情识别
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有python环境，直接解压可以运行看效果，缺什么库补什么库。可以用来学习，了解一下过程
微表情识别CASME2数据集
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3星 · 编辑精心推荐
如题，请访问文档中的地址下载微表情识别CASME2数据集。
微表情面部密码系统.swf
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FACS该套系统将许多现实生活中人类的表情进行了分类，它是如今面部表情的肌肉运动的权威参照标准，也被心理学家和动画片绘画者使用。
fer2013数据集和提取出的数据集图片以及python提取代码
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fer2013数据集和提取出的数据集图片以及python提取代码。。
FER 2013 数据库 压缩分卷一
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4星 · 用户满意度95%
这是 FER 2013 数据库，由于原文件超过了上传限制，所以分卷压缩，这是分卷一。
fer2013数据集
浏览：62
fer2013数据集
fer-2013.rar
浏览：18
人脸表情识别，训练集，验证集，集，kaggle的fer2013数据集。
fer2013.tar.gz
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5星 · 资源好评率100%
人脸表情识别 表情识别fer2013数据集，将图片从一个文件中提取成一张一张的图片，包含以下几种表情: 0 anger 生气 1 disgust 厌恶 2 fear 恐惧 3 happy 开心 4 sad 伤心 5 surprised 惊讶 6 normal 中性
alatoy表情包
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阿拉兔表情包，里面有四十六个表情，很可爱哦。。。
小水滴表情
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我这里有很多小水滴的表情，这只是其中一个，需要的联系我，我是下载网上的。
富文本编辑器 带表情
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4星 · 用户满意度95%
富文本编辑器 带表情 哦
表情多v0.2
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用QT写的，水群必备。 表情多v0.2测试版 ，有意见欢迎吐槽。 ps: 1.请确保是64位系统 2.请安装在英文路径下 3.左键点击图片可以复制，右键可以收藏保存等 仅供娱乐 请勿用于任何商业用途。 博客地址：http://blog.csdn.net/corncsd 2014.6.20
表情党
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使用和模板通过引导了该项目。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了Reac
Ferplus表情数据集
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fer2013+The FER+ annotations provide a set of new labels for the standard Emotion FER dataset. In FER+, each image has been labeled by 10 crowd-sourced taggers, which provide better quality ground tru
Python-车辆重新识别的数据集和论文及代码的集合
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xinxi99206
2012-12-03
详细的微表情学刊及人脸识别
u010887832
2013-05-30
原理讲的倒挺好，但没有相应的程序
call_2012
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