针对基于深度学习的静态人脸图像表情识别方法进行研究，首先介绍了深度学习的原理，并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集；然后介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤，归纳了图像预处理和表情分类的主要方法，重点总结了目前性能较好的用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较；最后指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。

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深度情感：使用注意卷积网络的面部表情识别 这是研究论文“的PyTorch实现 [注意]这不是官方执行文件 建筑学 基于注意力卷积网络的端到端深度学习框架 通过空间变压器网络添加注意机制 数据集 先决条件 要运行此代码，您需要具有以下库： 火炬> = 1.1.0 火炬视觉== 0.5.0 OpenCV tqdm 皮尔 该存储库的结构 该存储库的组织方式为： 此文件包含数据集和训练循环的设置。 此文件包含用于评估测试数据模型和网络摄像头实时测试的源代码。 此文件包含模型类 此文件包含数据集类 此文件包含数据集的设置 用法 DeepLearning_by_PhDScholar创建的超酷视频，介绍如何使用此实现。 资料准备 从Kaggle下载数据集，然后将train.csv和test.csv解压缩到./data文件夹中。 怎么跑 设置数据集 python main.py [-s

从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

吉士力 每天，我们命令周围的设备执行常规任务。 按下开关以运行风扇，或启动灯泡。 然而; 想象一下，如果我们抛弃了这种互动，那将是多么的棒。 如果设备已经知道您想要什么怎么办？ 如果他们回应了您的心情该怎么办？ 如果您根本不必控制它们怎么办！ 这正是Geslite的目的。 “ Geslite”是“ Gestures”和“ Lite”的组合； 以最流畅的方式提出将手势整合到我们生活中的范例。 Geslite是一项基于将Kinect与Arduino连接的先进技术，因此该软件将自动了解您的心情（基于您的面部表情）以及控制您房间中每台设备的手势。 这使您可以生活在最自然的状态。 要睡觉吗不用担心灯，睡觉的那一刻，灯会自动熄灭！ 或者，您想坐在风扇上，但不想大喊“嘿Alexa”，您可以使用Geslite做到这一点！ 而且，Geslite是开源的！ 入门 我们假设您已经了解一些并且已经安装了以

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OpenVHead 作者： 1.简介 这是一个正在进行的项目，目的是为VTubers建立基于视觉的头部动作捕捉系统。 为了使动画看起来更真实，使用了几种过滤器和控制方法来平滑和增强头部运动和面部表情的鲁棒性。 该系统主要在Unity3D环境中使用C＃和Python构建。 让我们自己尝试一下！ 随时向项目添加新功能，或者随便玩转并享受乐趣。 请加星 :star: 如果您喜欢这个项目！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 第节中介绍了技术细节，它为您概述了该系统的工作方式。 如果您对它们不感兴趣，可以跳过这一部分。 要引用此仓库，请在使用项目链接引用名称“ OpenVHead”。 演示： 2.先决条件 2.1硬件 个人电脑 R

面膜检测 该代码由用于图像分类的各种库组成。 该代码的主要目的是检测人脸上的遮罩，并说明检测的完美程度，如果未检测到遮罩，则用红色边框包围面部并指定没有遮罩。 。 使用OpenCV，Keras和Tensorflow制作的python程序，用于检测人的脸部是否戴着面具。

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