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
转载
2024-04-22 13:36:01
939阅读
目录基于人脸的常见表情识别数据获取数据处理train+pre 基于人脸的常见表情识别数据获取数据由项目提供的一个爬虫工具获取 下载后运行python image_downloader_gui.py，选择搜索引擎、关键词和数量就可以自动获取保存搜索出来的图片，如下我们搜索嘟嘴的图片 保存到文件如下所示数据处理我们获取的数据可以看到有许多都是不能用的，最基础的就是要确保图片属于人脸，这里我们用到了O
转载
2024-04-22 13:40:05
90阅读
文章目录一、dlib,face_recognition以及opencv-python库安装dlib安装方法：Cmake安装Boost下载安装dlibface_recognition安装方法opencv-python安装方法二、dlib的68点模型三、Python实现人脸识别&表情判别四、基于CNN的表情识别五、口罩识别自己训练模型进行识别导入keras库，划分数据集构建网络数据预处理数据
转载
2024-02-23 23:51:27
359阅读
点赞
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
转载
2023-11-16 19:45:53
135阅读
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCN
转载
2024-03-25 09:27:32
165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
转载
2023-09-28 16:52:21
156阅读
当今社会，图像识别技术的发展为我们提供了许多便利，比如将图像中的文本信息转化为可编辑的电子表格。在本文中，我们将介绍如何利用Python结合OpenCV和pytesseract库，来实现将图像识别为Excel表格的过程。 首先，我们需要安装所需的库，包括OpenCV、pytesseract和openpyxl。这些库分别用于图像处理、文本识别和Excel表格操
转载
2024-06-21 12:39:15
61阅读
# 使用OpenCV for Android 识别表情的入门指南
在现代开发过程中，表情识别是一个广泛应用的技术，尤其是在移动应用程序中。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款强大的计算机视觉库，可以帮助我们在Android设备上实现表情识别。本文将指导你通过几个简单的步骤，帮助你搭建一个表情识别的基本应用。
## 流程概述
首先，我们来
原创
2024-09-23 03:48:44
142阅读
1.下载地址3.翻译及学习实践Image Watch：在vs 调试内存中观察图像 Image Watch 是visual studio的一个插件，通过该插件可以在调试阶段在内存中可视化的观察图像。这对寻找bug十分有效，或者理解代码在执行哪些部分。
使用前提 1. visual stuidio 2012及以上版本
2. opencv已经在你的电脑上配置好，
opencv下载安装教程
一 环境搭配环境安装二 人脸识别与关键点检测以下来源于Openvino官方model ，在win10 和ubuntu大体步骤相似，跑demo： 想转ubuntu 或者win10 方法一样，我下面分别用win10 和ubuntu跑几个demo，大家可以试着做一下。 效果展示一、 准备流程：在python环境中加载openvino打开openvino安装目录如： C:\Intel\openvino\p
1.研究背景在深度学习中,传统的卷积神经网络对面部表情特征的提取不充分以及计算参数量较大的问题,导致分类准确率偏低。因此,提出了一种基于改进的VGG19网络的人脸表情识别算法。首先,对数据进行增强如裁剪、翻转等处理,然后采用平均池化取代全连接操作从而大幅降低网络的参数量,最后,测试的时候采用了10折交叉验证的方法增加数据量以提升模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的神经网络在FER2013测试数据
转载
2024-04-22 22:31:20
60阅读
Linux系统作为一种开源操作系统，在科研、教育和商业领域都有广泛的应用。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理、机器学习等方面也发挥着重要作用。Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，能够在各种操作系统上运行。
人脸识别技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是实际应用中非常常见的技术之一。在Linux系统上利用OpenCV和Qt开发人脸识别系统，可以实现人脸图像的采集、检测、
原创
2024-04-09 10:53:31
134阅读
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
转载
2024-04-03 20:53:47
120阅读
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
转载
2024-02-21 12:47:48
102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
转载
2023-12-01 12:40:19
124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
转载
2024-01-20 05:50:36
59阅读
在github下载源码https://github.com/serengil/deepface然后安装deepface包pip install deepface
原创
2023-05-18 17:12:37
272阅读
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
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
转载
2024-01-25 21:56:55
233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
转载
2023-11-10 23:12:05
13阅读
