018深度学习之微表情识别

深度学习之微表情识别 ​微表情识别是指通过分析和解读人脸上瞬间和微小的表情变化,来揭示人的真实情感状态和心理活动。微表情往往是不可控制的、短暂的表情,它们反映了人的内心真实感受,通常持续时间在1/4秒到1/30秒之间。需要注意的是,微表情识别技术仍然面临一些挑战,如数据采集的困难、特征提取的准确性和稳定性等问题。其中data文件下放的是微表情文件夹图片,一共7中表情,分别包括anger、disgust、fear、happy、normal、sad和surprised。常用的特征包括面部区域的位置、形状、纹理等信息。 阅读详情

代码下载和视频演示地址:

018深度学习之微表情识别_哔哩哔哩_bilibili

效果图如下:

​

 整个代码文件展示:

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 其中data文件下放的是微表情文件夹图片,一共7中表情,分别包括anger、disgust、fear、happy、normal、sad和surprised。

​

通过运行01训练数据集文本生成.py,会将文件夹下的图片路径保存在txt文本中。

通过运行02训练模型.py,会读取文本中的图片训练模型。

运行03pyqt界面.py,会生成一个可视化的界面,交互按钮可以选择图片,然后调用模型识别结果也展示在界面上。

注:

下载

微表情识别综述总结 可以将面部表情分割为肌肉的各个部分的运动,这个被称为AUs即运动单位,AUs可以有效地解决个体表达的歧义问题,并且能够提高微表情识别的性能。 阅读详情

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