018深度学习之微表情识别

原创 已于 2023-08-20 19:02:52 修改 · 580 阅读 · 4 ·
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#pyqt #人工智能 #python #深度学习

于 2023-03-17 22:34:53 首次发布
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。

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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基于深度学习的微表情识别
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深度学习下的微表情研究：困难、进展及趋势
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一、方法 对微表情的研究，在方法上事实上类似于人脸识别，一般包含检测和识别两个具体问题。 对于人脸识别，一般都是先进行人脸检测，然后对检测到的人脸进行识别。这个过程同样也适用于微表情识别：先从一段长视频中把发生微表情的视频片段检测出来，然后识别该微表情属于哪一类微表情。 人脸检测和微表情检测 微表情检测，就是指在一段视频流中，检测出是否包含微表情，并标记微表情的起点(onset)、峰值...
深度学习之微表情识别
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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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Micro-Expression-with-Deep-Learning:深度学习对微表情识别和识别主题的实验
04-30
有新作品@ 代码更新和一些注意事项： 非常遗憾，由于工业工作的承诺和时间紧迫，未能及时回复大多数信息。 显然os.m丢失了，我在本地代码库中找到了它。 在外部工具/ tvl1flow /中添加。 希望对您有所帮助，谢谢。 另外，希望它对您的研究工作有益：) 深度学习的微表达 在微表情识别和识别主题上进行深度学习的实验。 平台和依存关系 Ubuntu 16.04 Python 3.6 Keras 2.0.6 Opencv 3.1.0 pandas 0.19.2 CuDNN 5110.（可选，但建议用于深度学习） 从此网址下载文件 （由于许可证的缘故，删除了应用了TIM的CASMEII，因此您需要应用TIM并自行裁剪，下面的链接是对数据库的访问请求。） 与TIM相关：TIM代码可以在下面下载， : 注意：除TIM大小外，参数均为默认值 相关的光流：我添加了一些脚本来提取光流特征（在E
微表情识别综述总结
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基于深度学习的人脸表情识别系统
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