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

带有个人面部表情CNN和基于全局图像的CNN的群体情感识别

本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，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。

StarGAN: 面向跨域图像变换的统一对抗生成网络，可实现面部表情/性别迁移

与经典的卷积神经网络（CNN）相比，提出的胶囊网络欣顿可以使用更少的网络层来很好地完成分类任务，并以更快的速度达到收敛。 胶囊网络的原理是基于CNN，只是将神经元形式从标量转换为向量，即一个胶囊，然后通过动态路由方法选择适合最终输出的胶囊1 。在胶囊网络的基础上，使用反卷积来还原图像并优化原始图像和还原图像之间的误差。 通过数据增强处理的名为Cohn- Kanade Database Plus（CK +）的经典面部情绪数据库用于进行实验。 最近，分类结果与NAO机器人结合在一起。 NAO机器人可以通过改变眼睛的颜色并说出结果来形象化情感，从而达到将理论与实践相结合的目的。

面部表情识别器 允许识别面部表情的Android应用程序 这个想法是让人们开心地发现自拍照背后的隐藏情感，这些情感已成为日常生活的一部分。 使用您画廊中的照片或立即拍摄一张照片，即可发现您的表情以及您的朋友的表情。 对于检测到的面部，将显示7种面部表情（以百分比给出）：中性，快乐，惊讶，愤怒，恐惧，悲伤和厌恶。 这个程序仅用于娱乐目的。 玩得开心。

面部识别 使用TensorFlow进行面部表情识别 介绍 深度学习的面部表情识别。 使用TensorFlow 1.4实现CNN（卷积神经网络）。 代号 Test_Images：用于测试模型的图像目录。 Train_Images：用于转换神经网络的图像目录。 collect_images.py：从Bing和Google收集面部图像。 convert_images.py：将图像文件（* .jpg，*。jpeg， .png）转换为数据集文件（ .bin）。 dataset.py：用于训练或测试神经网络的数据集类。 cnn.py：创建CNN并对其进行训练或对图像进行分类。 运行代码示例 将图像转换为数据集 >>> import convert_images as ci >>> ci.IMAGES_DIR = './Train_Images' >>> ci.main('./train.b

人脸检测网站 目录 基本信息 一个现代网站，用于使用库检测人脸。 它还可以检测到您的面部表情并通过输出Happy，sad，natural等 输出 技术领域 使用以下项目创建项目： HTML CSS JavaScripts 设置 克隆项目 $ git clone https://github.com/Vaibhav-84/BTS.git 要在您的计算机上运行该网站，请单击index.html

3D模型 [插件] UMA Face Pack Vol. 1 version 2_人物面部表情插件，链接：https://pan.baidu.com/s/1rMwRpnQUTQZEvMlCDRX29A，购买之前请先确认链接可用，文件里是链接密码。资源仅供大家学习交流，下载的文件很小，是因为这是网盘的资源链接的密码，资源在网盘中，请大家确认链接有效后，放心下载。

iOS-Swift-ARkitFaceTrackingNose01 Level : Intermediate 在本教程中，您将学习如何使用TrueFepth相机使用AR Face Tracking来跟踪脸部，在跟踪的脸部上叠加图片，甚至根据您创建的面部表情来操纵图像。 本教程使用Xcode 10制作，并针对iOS 12构建。 关于 IOS 12，Swift 4的示例应用程序：几分钟后在菜单中制作幻灯片（SooninSlideInHandler，Swift开放源代码） 做广告-（支持我们:)，并在iOS App以下进行下载和评分。 Learn numbers 0 to 100 in English, French, German, Spanish and Italian. 要求 iOS 12.0以上 Xcode 10.0以上 迅捷4.0+ iPhone X + 用法 您无需下载任何额