018深度学习之微表情识别

已于 2023-08-20 19:02:52 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： pyqt 人工智能 python 深度学习
于 2023-03-17 22:34:53 首次发布
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该博客介绍了如何利用深度学习进行微表情识别。作者提供了详细的代码仓库和018期的资源链接，包括数据集组织、模型训练以及使用PyQT创建的可视化界面，允许用户上传图片并实时显示识别结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

demo仓库和代码演示找018期：

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

效果图如下：

整个代码文件展示：

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。

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AI：56-基于深度学习的微表情识别
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毕业设计：基于机器学习的人脸微表情自动识别 卷积神经网络
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针对人脸监控中的微表情识别采用了卷积神经网络（CNN）对监控视频中的人脸进行特征提取和微表情分类，能够有效识别出不同情感状态下的微表情。通过构建自制的微表情数据集，进行模型训练与测试，结果表明该系统在识别准确性和处理速度上均表现出色，能够满足监控系统中对微表情识别的需求。对于计算机专业、人工智能专业、心理学专业、信息安全专业的毕业生而言，无论是对计算机视觉、情感计算技术感兴趣的同学，还是希望探索智能监控或人机交互领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵
微表情识别
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就深度学习的方式对人类的微表情数据进行识别，主要是基于inception_v3模型为框架
【毕业设计】基于深度学习的用户微表情识别系统 人工智能
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毕业设计：基于深度学习的用户微表情识别系统融合了先进的深度学习和计算机视觉技术，旨在精确捕捉和识别个体在微妙表情中的情感变化。系统通过大规模微表情数据训练，提高了识别的准确度和实时性，为情感计算和人工智能领域提供了新的研究工具。该设计博文为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。
Micro-Expression-with-Deep-Learning:深度学习对微表情识别和识别主题的实验
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