人工智能基于深度学习论文大合集比如：基础目标分类论文、目标检测论文、表情识别论文等等.zip 简单列举如下： 3D面部重建论文 人脸识别论文 保罗艾克曼论文 关键点检测论文 分布式计算论文 卷积神经网络论文 图像分割论文 图像处理论文 面部表情识别论文 情绪分析论文 机器学习论文 目标检测论文 网络优化 肿瘤检测 人工智能基于深度学习论文大合集比如：基础目标分类论文、目标检测论文、表情识别论文等等.zip 简单列举如下： 3D面部重建论文 人脸识别论文 保罗艾克曼论文 关键点检测论文 分布式计算论文 卷积神经网络论文 图像分割论文 图像处理论文 面部表情识别论文 情绪分析论文 机器学习论文 目标检测论文 网络优化 肿瘤检测

主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （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，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维处理。 （4）基于运动特征的提取：提取动态图像序列的运动特征 （5）分类判别:包括设计和分类决策(在表情识别的分类器设计和选择阶段，主要有以下方法：

Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+论文+答辩PPT 本项目是一个非常完整的深度学习实践，是基于卷积神经网络模型开展表情识别的研究，使用到的模型是卷积神经网络，难度适中，初学者也可看懂。为了尽可能的提高最终表情识别的准确性，需要大量的样本图片训练，优化，所以采用了 FER2013 数据集用来训练、测试，此数据集由 35886 张人脸表情图片组成，其中，测试图 28708 张，公共验证图和私有验证图各 3589 张，所有图片中共有7种表情。 源代码方便大家开箱即用！ 动手完成这个项目之后，就可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip也可作为人工智能大作业 深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip 环境 数据集： Fer2013 ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml

基于matlab的表情识别代码MATLAB项目 使用LDA分类器％的基于图像的面部表情识别系统，这是感知色彩空间clc中面部表情的代码； 关闭所有; 清除所有； 警告关闭； ％------------------------------------------------- ------------------------- ％设置用于喂养训练数据的目标文件夹F = dir（'Jaffe_images'）; F =字符（F.name）; nfldrs = size（F，1）-2;％否文件夹数（表达式）％-------------------------------------------- ------------------------------ ％ff = [0,2,4,8,16,32];％比例因子theta = [pi / 3，pi / 6，pi / 2,3 *（pi / 4）]; ％不。 过滤器％Sx = 2的角度（方向）；过滤器％Sy = 4的％x；过滤器％y h = waitbar（0，'请稍候！模块正在训练中'）;％small通知％ ------------------

深度卷积网络提取的表情特征易受背景、个体身份等因素影响,其与无用特征混合在一起对表情识别造成干扰。针对此问题,提出一种基于注意力模型的面部表情识别算法,该方法基于一个轻量级的卷积神经网络以避免过拟合,通过通道注意力模块和空间注意力模块对特征图元素进行加强或抑制,应用残差学习单元使注意力模型学习到更丰富的特征并获得更好的梯度流。此外,还提出一种面部表情关键区域截取方案,以解决非表情区域的噪声干扰问题。在两个常用的表情数据集CK+和MMI上对所提方法进行了验证,实验结果证明了该方法的优越性。

使用CNN进行面部表情识别：使用CNN和Keras和Tensorflow创建的面部表情识别模型

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。

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 ：