皮特·菲特 Python面部表情分析工具箱（FEAT） Py-FEAT是一套用Python编写的面部表情（FEX）研究套件。 该软件包包括用于从面部视频和图像中检测面部，提取情感面部表情（例如幸福，悲伤，愤怒），面部肌肉运动（例如动作单位）和面部标志的工具以及预处理方法，分析和可视化FEX数据。 有关详细的示例，教程和API，请。 安装 选项1：易于安装，可快速使用克隆存储库pip install py-feat 选项2：以开发模式安装 git clone https://github.com/cosanlab/feat.git cd feat && python setup.py install -e . 用法示例 1.从图像或视频中检测FEX数据 FEAT旨在在Jupyter Notebook或Jupyter Lab环境中使用。 在笔记本单元中，您可以运行以下命令从图像或视频中

面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 面部表情动作迁移+唇形同步Jupyter源码(需安装docker，附演示视频)+操作说明.zip 假设你已经熟悉 docker 并且已经正确安装 docker，执行以下步骤，开箱即用(浏览器输入：http://localhost:8899) # 1. pull image & run container ./start_dev.sh # 2. 进入 container 运行时环境 docker exec -it dev bash # 3. 启动 notebook ./start_jupyterlab.sh 在浏览器中打开 jupyterlab http://localhost:8899

Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别数据集（只含数据集）.zipPytorc

人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 人脸表情识别数据集7类(悲伤、害怕、厌恶、快乐、气愤、惊讶、中性).zip 数据量比较大，该数据集适合做分类识别，不可用于目标检测。 resnet 、vgg16、cnn、Mobilenet等网络。 放心下载使用 【基于卷积神经网络实现面部表情识别源码及模型下载地址】(准确率达到97%) https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87325594

人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等 人类面部表情数据集，有5种情绪，愤怒，恐惧，快乐，悲伤和惊讶，每种有70-250张图片不等

面部表情比较数据集，该数据集是一个大规模的面部表情数据集，由人脸图像三联以及人类注释组成，这些注释指定了每个三联中的哪两张脸在面部表情方面形成了最相似的对。这个数据集中的每个三元组都由6名或6名以上的人工评分员注释。该数据集与现有的主要专注于离散情绪分类或动作单元检测的表情数据集有很大不同。

面部表情比较图像数据集，每个注释都是集合{1,2,3}中的一个整数。值为1意味着与第一张脸的表情相比，三元组中第二张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为2意味着与第二张脸的表情相比，三元组中第一张和第三张脸的表情在视觉上更相似。值为3意味着与第三张脸的表情相比，三元组中第一张和第二张脸的表情在视觉上更相似。

人类笑脸数据集，这个数据集包含了快乐和不快乐的面部表情的标记图像。包含了Happy和Non-Happy的面部表情来练习二进制分类。 人类笑脸数据集，这个数据集包含了快乐和不快乐的面部表情的标记图像。包含了Happy和Non-Happy的面部表情来练习二进制分类

面部情绪检测器 Web应用程序，可使用AI检测您的面部表情并将其与表情符号匹配。 使用ReactJS和face-API.js构建 Face-API.js是用于在tensorflow.js核心API之上实现的浏览器中的人脸检测和人脸识别JavaScript API。 版本2.0 URL /现场演示 关于这个项目 主要目的非常简单，即根据我们在相机前所做的面部表情来显示表情符号。 一旦应用检测到您的脸，它将执行以下两项操作： 更改背景颜色。 将默认表情符号替换为认为与您的表情最匹配的表情符号。 Face-API.js用于简化此过程。 您可以了解更多信息。 注意：您不会在任何时候被录制

面部表情捕捉 Unity开发的面部动作捕捉解决方案Facial AR Remote以一种低成本方法，通过已连接设备，直接将画面捕获到Unity编辑器中。 Facial AR Remote由客户端手机应用程序组成，在获取面部数据后，发送至Unity编辑器中。接下来，编辑器对数据流进行解码，并实时更新角色。利用Facial AR Remote和Unity的其他工具，人们可以创建出更多优秀的动画角色，比如虚拟主播 (Vtuber)的直播或录制节目、游戏中角色动画录制、影视中3D动画片制作等。