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Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master_情绪识别_
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面部表情情绪识别
Facial-Expression-Recognition
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面部表情识别 项目概况 该项目的目的是根据人们的面部图像对他们的情绪进行分类。 项目分为两部分，合并后输出：1.面部关键点检测模型2.面部表情检测模型 模型1：重点脸部检测 数据集来源： 如何？ 数据集包含15个面部关键点的x和y坐标输入图像->训练过的关键面部点->检测器模型 模型2：面部表情检测 该模型将人们的情绪分类。 数据包含属于五类的图像： 0->生气 1->厌恶 2->悲伤
face-expression-recognition-svm：训练SVM分类器以识别Fer2013数据集上的人的表情（情绪）
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使用SVM进行面部表情识别 使用Dlib提取人脸地标，并训练多类SVM分类器以识别人脸表情（情感）。 动机： 任务是根据面部表情所显示的情感对人的图像进行分类。 为了训练我们的模型，我们想使用Fer2013 datset，其中包含30,000个表达式图像，分为七个类别：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊喜和中立。 问题在于，Fer2013图像未对齐，因此很难从中对面部表情进行分类。 据我所知，该数
facial expression animation
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这是国外一牛人做的人脸表情动画，采用3DSMAX建模，结合VC和opengl技术，很好，很全，可以直接运行
fer2013人脸表情识别数据集
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该数据是kaggle2013年一个比赛的数据集，比赛网址为：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data 数据包含三个文件：fer2013.bib，fer2013.csv，README
ResidualMaskingNetwork:残差掩蔽网络的面部表情识别
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在PyTorch中使用残留遮罩网络进行面部表情识别 论文的实现。 现场演示： 方法1： 从pip安装 pip install rmn 通过以下Python脚本运行视频演示 from rmn import video_demo video_demo () 方法二： 克隆仓库并通过pip安装软件包 git clone git@github.com:phamquiluan/ResidualMasking
Facial-Expression-Recognition:人脸表情识别系统
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面部表情识别 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能： 1）图片识别可以通过上传本地图片，进行表情识别2）拍摄识别点击快照识别按钮，可以调用摄像头实现拍摄，并进行表情识别 实现原理： 1，表情库的建立 fer2013人脸数据集，可以从kaggle网站上下载 2，表情识别： （1）图像获取：通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理：图像的大小和灰度的归一化，头部
Facial-Expression-Recognition:面部表情识别
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Facial-Expression-Recognition Facial-Expression-Recognition 深度学习构建人脸面部表情识别系统
Facial_Expression_Recognition_APP
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Facial_Expression_Recognition应用程序 数据集：FER 2013（凝视） 使用Tensorflow / Keras在本地使用GPU训练了类似于VGG的CNN，并使用FLASK进行了部署 -------------------------------------------------- -------------------------。 中性的 快乐的 伤心 生气的
FER2013人脸表情库
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里面共有4个文件,使用的时候注意解压好的文件夹中fer2013.csv的下标
Facial-Expression-Recognition.Pytorch-master
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基于卷积神经网络实现的面部表情识别项目。采用卷积神经网络(CNN)来完成特征提取和分类的任务，因为 CNN 是模仿人脑工作并建立卷积神经网络结构模型的著名模型，所以选择卷积神经网络作为构建模型体系结构的基础，最后不断训练，优化，最后达到较准确识别出面部表情的结果。
Deep Facial Expression Recognition A Survey.pdf
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这篇论文是近几年表情识别方向的一篇较好的综述。 论文对表情识别的相关信息进行了全面的总结，其中包括对FER相关的数据集介绍、对基于深度神经网络的静态图片和动态图片序列（视频）FER相关算法的优缺点总计，以及对FER面临的机遇和挑战给出了说明。
imclab-Facial-Expression-Recognition-Matlab-Code
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Facial Expression Recognition Based on DESTN
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One key challenging issue of facial expression recognition is to capture the dynamic variation of facial physical structure from videos. In this paper, we propose a part-based hierarchical bidirection
Five IEEE papers on Facial Expression Recognition
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Five IEEE papers are about Facial Expression Recognition.Several key algorithms are described clearly. Really good papers.
FacialExpressionRecognition:人脸识别之表情识别项目相关
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人脸表情识别 2020.8.22，重构了整个仓库代码，改用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的火车使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。2020.12.18，根据反馈，修改了Jaffe的优化器设置。 简介 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor，LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显着。在FER201
facial-expression-recognition:使用CNN的FER
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面部表情识别 使用卷积神经网络的面部表情识别。 概述 要求 Python3.5 OpenCV 凯拉斯 张量流gpu 学习 数据 ：包括35587张lableled图像，您可以下载fer2013.tar.gz并在data文件夹中解压缩fer2013.csv 。 ：包括15399个基本图像和3954个复合图像。 一些处理过的数据可以在这里找到： ://pan.baidu.com/s/14
Real-Time-Facial-Expression-Recognition-with-DeepLearning
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The Human Facial Combined Expression Recognition System
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Facial Expression Recognition in Perceptual Color Space
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这是一篇关于人脸表情识别的论文，主要应用颜色空间的转换来实现6类人脸表情的识别。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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5星 · 资源好评率100%
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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