# -人脸检测与面部简单特征判断全流程PaddlePaddle套件实现-
## -项目简介-
本项目展示了人脸检测与面部简单特征判断任务从数据获取整理、模型训练、模型部署的全流程实现过程。
## -实现功能-
能够检测到一张图像中的人脸，并将根据人脸信息进行特征提取与分类，判断检测目标的性别，开心与不开心。
## -功能拓展-
可以在整理数据集时给每张图片多打更加细致的人体面部表情标签，从而可以实现人体面部表情更加细致的识别判断。
## -模型改进-
主要可以加大数据集，本训练只使用了500张图像。
## -具体项目地址-
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2280196
## -训练数据集地址-
迅雷下载：
链接：https://pan.xunlei.com/s/VMhwd0CfwP-hV5AMc2ni5vM-A1
提取码：8kem
python深度学习经典案例的PaddlePaddle实现合集（情感分析、电影推荐、人脸识别等）.zip
版权申诉
2 浏览量
2024-04-14
16:21:49
上传
评论
收藏 17.96MB ZIP 举报
python深度学习经典案例的PaddlePaddle实现合集（情感分析、电影推荐、人脸识别等）.zip （56个子文件） 
projectcode30312 人脸检测与面部简单特征判断全流程实现 
人脸检测与面部简单特征判断全流程实现.py 13KB README.md 866B 北京空气PM2.5指数预测 LSTM网络预测北京PM空气指数.ipynb 828KB PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 1.88MB 自然语言情感分析 自然语言情感分析.ipynb 22.21MB 猫狗识别 GoogleNet_CatDog.py 17KB Skip-gram算法 Skip-gram.ipynb 129KB 电影推荐系统 电影推荐.ipynb 246KB README.md 417B 泰坦尼克号旅客生存预测 Predict_TF.py 5KB Predict_Paddle.py 8KB
test.xlsx 39KB train.xlsx 78KB Qinshan accident classification LSTM data.py 8KB Second classification Classification.pdparams 35KB Classification.pdopt 38KB train.py 5KB __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB test.py 2KB DNN data.py 7KB Second classification Classification.pdparams 5KB Classification.pdopt 12KB train.py 5KB __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB train.cpython-37.pyc 4KB test.py 2KB .idea misc.xml 197B inspectionProfiles profiles_settings.xml 174B QinShan.iml 329B modules.xml 266B .gitignore 47B SVM eval.py 811B svm.py 1KB data.py 7KB model save SVM.joblib_031954 10.8MB SVM.joblib_031951 10.8MB SVM.joblib_071548 10.8MB __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB KNN data.py 7KB knn.py 911B __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB DTree Decision Tree.py 891B data.py 7KB __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB Figure_plot bar.py 667B VisualDL data.py 8KB train.py 5KB __pycache__ data.cpython-37.pyc 4KB log vdlrecords.1636724944.log 332B Eye disease image recognition classification GoogleNet网络.py 14KB VGG网络.py 13KB ResNet网络.py 15KB LeNet网络.py 11KB AlexNet网络.py 11KB Personal improvement attempt.py 11KB README.md 430B资源评论
