# 训练模型
import tensorflow as tf
import os
import numpy as np
from CNN import cnn
channel = 1 # 图像通道数
default_height = 48 # 图像宽高
default_width = 48
batch_size = 256 # 批尺寸，内存小就调小些
test_batch_size =
本文利用dlib库进行人脸识别与特征标定，并利用嘴巴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜程度作为表情分析的三个指标。方法较为简单，识别的效率不是很高，可以在此基础上进行改善。识别规则：1. 嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是极度愤怒。2. 眉毛上扬，17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小，说明眉毛上扬越厉害，可
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2024-02-21 12:47:48
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1、传统机器学习算法有三步：图像预处理、特征提取、特征分类1.1图像预处理输入图片图像去噪（均值滤波、中值滤波、维纳滤波）人脸检测尺度、灰度归一化（对图片色彩信息，图片尺寸大小进行处理，在保证人脸关键特征前提下减少运算量）直方图均衡化（使图像效果增加）1.2特征提取（在保证图片原有信息的前提下提取出有用信息，有防止维度过高，因此有了特征降维，特征分解）（1）几何特征提取，如面部的几何特征：眼睛，嘴
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2024-04-03 20:53:47
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# 面部表情识别 Java 实现指南
## 简介
在本文中，我将教你如何实现面部表情识别的 Java 程序。面部表情识别是一项使用计算机视觉技术来检测人脸表情并将其分类的任务。为了完成这个任务，我们将使用 Java 的一些常用库和工具，如 OpenCV 和 Dlib。下面是整个实现流程的步骤表格。
## 实现流程
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 加载
原创
2023-08-09 07:40:11
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数据集ExpW表情数据集备用数据集，爬虫爬取的，原数据集并没有将人脸提取出来数据预处理：人脸倾斜（对齐）无关数据58948×48的灰度图像共7种表情：0 anger 生气1
原创
精选
2023-04-30 08:26:36
1604阅读
在日常生活中，我们经常会存取一些朋友们的丑照，在这个项目中，我们以萌萌哒的熊猫头作为背景，然后试着在背景图上加入朋友们的照片。效果如下图所示。
实现步骤
导入朋友的照片 1、导入需要的库 import cv2
import numpy as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image,
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2024-04-19 19:24:57
44阅读
随着人工智能的快速发展，中美两国已成为人工智能的主战场。除了谷歌、微软、Facebook等巨头外，大量人工智能初创企业的涌现，也带来了一波AI技术的创新。近日AI初创企业竹间智能透露，经第三方评测，竹间的人脸表情识别准确率达81.57%，领先谷歌15%。现在已能准确识别开心、哀伤、生气、反感等9种人脸表情，超过谷歌(4种)。此次测评使用了香港中文大学发布的Expression in- the-Wi
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2023-11-10 23:12:05
13阅读
人脸表情识别（FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分，近年来得到了广泛的关注，涌现出许多新方法。人脸表情识别（FER）系统由人脸检测、表情特征提取和表情分类组成。 地平线《大牛讲堂》有幸请到了世界著名计算机视觉和多媒体技术专家，微软研究院视觉技术组高级研究员张正友博士，来与大家分享“基于几何与Gabor小波的多层感知表情识别”和“基于特征的识别”两项面部表情识别技术。一、基
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2024-01-20 05:50:36
59阅读
人脸表情识别（Face expression recognition 简称FER） 普遍认为人类主要有六种基本情感：愤怒（anger）、高兴（happiness）、悲伤（sadness）、惊讶（surprise）、 厌恶（disgust）、恐惧（fear）。而大多数表情识别是基于这六种情感及其拓展情绪实现的主要困难点是： 1，表情的精细化程度划分：每种情绪最微弱的表现是否需要被分类，分
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2023-12-01 12:40:19
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目录绪论深度学习背景paddle-数据集的选择paddle-表情分类模型的选择Paddle训练流程及结果创建项目，挂载数据集 环境导入os模块numpy模块pandas模块matplotlib.pyplotmatplotlib.imagecv2加载数据集数据标注 数据集的定义及对数据的预处理实例化数据集类模型训练与优化模型
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2023-12-05 15:11:42
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文章目录Machine Learning-Based Student Emotion Recognition for Business English ClassEmotion Recognition TechnologyFacial Expression recognitionAnalysis of emotion recognition algorithm基于融合特征的表情序列图片特征提取方
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2024-01-25 21:56:55
233阅读
目录1 引言 2 环境配置 2.1 下载和安装Anaconda 2.2 安装OpenCv库 2.3 安装Dlib库 3 实现人脸情绪判别功能 3.1 人脸情绪判别规则 3.2 人脸情绪判别实现步骤 4 源代码及测试结果 4.1 实际测试结果 4.2 源代码 5 参考资料1 引言 使用Python3.6开发，利用Dl
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2024-04-22 13:36:01
942阅读
1.实验数据实验数据采用Kaggle的一个表情分类比赛数据（https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data），该数据集包含三万多张人脸图片，每张图片被标注为“0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear,
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2023-11-15 21:51:10
182阅读
一般而言,表情识别系统主要有四个基本部分组成：1.表情图像获取2.表情图像预处理3.表情特征提取4.表情分类识别他们对面部表情的研究可大致分为：表情预处理、面部特征提取、情感分类。通常其输入数据是静态图像或视频序列。有的面部表情分析方法大致可分为两类：典型的基于视觉特征的方法是动态文理识别的方法；基于几何特征的方法包括面部成分的形状和位置特征、面部特征点的位置等。这两种方法的区别主要在于特征的提取
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2023-08-07 15:33:49
286阅读
1. 项目介绍面青识别（face_classification ）是一个基于深度学习的面部表情识别项目，它使用 Keras 和 TensorFlow 框架来实现模型的训练和预测。该项目的主要目标是在图像或视频中检测并识别人脸表情，并将其分类为七种不同的情绪类别：生气、厌恶、害怕、高兴、平静、伤心和惊讶。该项目使用了深度卷积神经网络（CNN）来实现面部表情识别。
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2024-06-26 06:46:09
94阅读
一、dlib以及opencv-python库安装介于我使用的是jupyter notebook，所以在安装dlib和opencv-python时是在这个命令行安装的dlib安装方法：1.若可以，直接使用上图所示命令行输入以下命令：pip install cmakepip install boostpip install dlib若安装了visual studio2019应该就可以直接pip ins
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2023-09-28 16:52:21
156阅读
文章目录基本步骤1、定位图片中的脸2、在面部ROI中检测出关键的面部结构什么是ROI补充函数rect_to_bb，将rect转成坐标点补充函数shape__to__np补充函数resive主要代码导入相关的包初始化面部检测器和面部特征预测器打开图片并读取，将之转换为的灰度图片，固定大小调用加载好的检测器，对目标进行检测遍历所有是别人出来的人脸输出修改之后的图片最终的代码实验效果分析与总结 基本步
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2024-03-20 16:05:12
86阅读
摘要：人脸识别（Face Recognition）是当前一项非常热门的研究领域。这里介绍采用图像处理中的强大工具OpenCV实现简单的图片中人脸的检测，并在图像中标记出感兴趣区域（region of interest）。本文详细介绍如何使用python实现图片中人脸、眼睛的检测，并标记出来（如图），文中给出了全部代码，主要内容如下：OpenCV haar分类器人脸标记完整代码点击跳转至全
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2023-11-16 19:45:53
135阅读
欢迎体验个人小程序表情小作坊 轻松定制表情包 三连图 文字转图片吃什么都行 解决广大用户吃饭选择恐惧症的问题选择图片及文件上传下载及保存文件操作1：选择图片并上传操作2：下载文件并保存wxml<button bindtap='chooseAndUpload'>选择图片并上传</button>
<button bindtap='download'>下载图片并保存&
# Java 中的面部表情识别实现指南
面部表情识别是一种计算机视觉技术，能够从图像或视频流中识别人的表情状态。这个过程可以通过使用 Java 和一些机器学习库来实现。本文将指导你实现一个基本的面部表情识别功能，适合刚入行的小白。
## 流程概述
下面是实现面部表情识别的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据预处理]
B
