【项目介绍】 毕业设计基于多特征融合的微表情识别python源码+部署说明.zip 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶, 或者实际项目借鉴参考! 当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 环境说明: python 3.6.10 numpy 1.19.0 pandas 1.0.1 sklearn 0.22.1 cv2 3.3.1 scipy 1.4.1 tensorflow 2.2.0 dlib 19.6.1 imutils 0.5.3 pillow 7.2.0 xlrd 1.2.0 CUDA None 1.Local_weighted_mean_register.py 用于裁剪以及配准人脸,包含类LWMRegister(standard_face, predictor_path, width=192, height=192, offset=24) standard_face: 作为标准人脸的图像,不用经过裁剪 predictor_path: dlib预训练人脸predictor所在地址 width, height: 目标图像的宽与高 offset: 为了避免映射超出图像边缘,在配准前给图像边缘留出的空余 使用方法:调用LWMRegister.run(face_seq, n = 6, amplify = 1.2, aligned=False) face_seq: 需要裁剪与配准的人脸图像序列 n: 计算LWM时采用的相邻点个数 amplify: 在配准时对图像进行一定比例的放大,避免映射超出图像边缘 aligned: True表示face_seq已经经过裁剪、对齐,False表示没有经过 2.Eulerian_video_magnification.py 用于对视频(图像序列)进行动作放大,包含类EVM(fps=200, low=0.2, high=2.4, level=6, alpha=8, lam_c=16, iq_reduce=0.1) fps: 视频的帧率 low, high: 动作放大的频率区间 level: 构建拉普拉斯金字塔的层数 alpha: 动作放大的倍数 lam_c: 参数,用于调节被放大的动作大小的上限deta iq_reduce: 程序将图像转到YIQ颜色空间进行动作放大,iq_reduce表示对IQ通道的缩放倍数,缩小IQ可以减小噪声 使用方法: 调用EVM.run(img_seq) img_seq: 被放大的图像序列 3.Temporal_interpolation_model.py 用于对图像序列进行时域插值,实现帧数的上采样或下采样,包含类TIM() 使用方法:调用TIM.run(image_seq, target_length) image_seq: 需要被插值的图像序列 target_length: 目标帧数 4.Features_extraction.py 用于提取图像序列的特征,包括LBP-TOP、3DHOG、HOOF 使用方法:调用函数 get_ep_features(ep, uniform_dict = None, feature='LBP-TOP', t_times=4, y_times=4, x_times=4, x_radius = 1, y_radius = 1, t_radius = 4, xy_neighbor=8, xt_neighbor=8, yt_neighbor=8, xy_bins = 8, xt_bins = 12, yt_bins = 12, bins=8) ep: 提取特征的图像序列 uniform_dict: 用于减小LBP-TOP特征维度,只有LBP-TOP特征需要 feature: 可选'LBP-TOP', '3DHOG', 'HOOF' t_times, y_times, x_times: 将图像序列在t, y, x三个维度分成多少子块提取特征,推荐LBP-TOP的t_times=1 x_radius, y_radius, t_radius, xy_neighbor, xy_neighbor, yt_neighbor: LBP-TOP参数 xy_bins, xt_bins, yt_bins: 3DHOG参数 bins
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