023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版

最新推荐文章于 2024-11-19 23:19:41 发布
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#cnn #深度学习 #人工智能

该博客介绍了如何利用CNN进行微表情检测，特别是针对疲劳、漫不经心和注意力集中的状态。通过视频教程和代码示例，展示了从数据集处理到模型训练，再到使用PyQT5实现的可视化界面的完整流程。
最低0.47元/天 解锁文章
微表情识别
11-16
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
【人脸表情识别】微表情识别系统【含GUI Matlab源码 1808期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-14 1714
微表情识别系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【亲测免费】 微表情识别：探索人类情绪的新维度 —— MicroExpressionRecognition
gitblog_00013的博客
04-21 792
在如今大数据和人工智能飞速发展的时代，情感识别成为了科技领域的一个热门话题。 是一个开源项目，致力于通过深度学习技术捕捉并理解人类微妙的微表情，从而为情绪分析和心理学研究提供强大的工具。 ## 项目简介 MicroExpressionRecognition 是基于深度学习模型的微表情识别系统。它主要由数据集、特征提取模块和分类器组成，能够对微表情进行实时检测与分类，帮助我们洞察那些不易察觉的情...
微表情检测（四）----SL-Swin
m0_46521375的博客
12-12 2527
结果表明，我们的方法在MEGC 2022和MEGC 2021的定位任务上具有很强的性能，表明我们的方法在准确识别小型数据集中的表情方面具有潜力，并突显了我们的方法在大规模标记的表情数据集不容易获得的情况下的实用性。详细检查CAS(ME)3数据集的结果，我们的方法在召回率上更高，而精确率较低。与仅使用Swin Transformer背景的小型版本而没有SPT和LSA的方法相比，表中标记为Swin-T，我们的方法（SL-Swin-T）在所有指标上都表现更好，这表明SPT和LSA的应用提高了模型的泛化能力。
微表情检测（三）----基于光流特征的微表情检测
m0_46521375的博客
12-09 1万+
基于光流特征的微表情检测Abstract本文提出了一种高精度和可解释性的自动微表情检测方法。首先，我们设计了基于鼻尖位置的图像对齐方法，以消除由头部晃动引起的全局位移。其次，根据面部编码系统（FACS）中的动作单元定义，我们选择了十四个感兴趣区域（ROI）来捕捉微妙的面部运动。引入了密集光流来估计ROI的局部运动和时域变化。第三，我们设计了一种峰值检测方法，用于在时域变化曲线上精确定位运动间隔。最后，我们提出了一个重叠指数来衡量不同器官变化的一致性。
021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版
CSDSFDSADAD的博客
03-09 800
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VG。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VG。016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等')
024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版
vfdsfsdfss的博客
03-27 669
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise')
144基于CNN的水果蔬菜识别-不用安装环境下载即可运行
bcbdfgdgsgdh的博客
05-21 2032
083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。运行02train.py即可训练模型，这里深度学习的环境也是在python文件夹里面了，所以都不需要安装，直接运行即可。通过复制python文件夹的python.exe的绝对路径即可运行这个环境，无需自己再另外安装环境，下载即可使用。
微表情检测（一）----LGAttNet论文总结
m0_46521375的博客
12-05 2365
微表情识别之前需要先进行微表情的检测。我们提出了一种基于双重注意力网络的微表情检测架构，称为LGAttNet。LGAttNet是第一个利用与二维卷积神经网络组合的双重注意力网络执行逐帧自动微表情检测的方法之一。该方法将特征提取和增强任务分为两个不同的卷积神经网络模块：稀疏模块和特征增强模块。另一个关键模块是注意力网络，它提取局部和全局的面部特征，即局部注意力模块和全局注意力模块。该注意机制采用了人类专注于微动作特定区域的特征，
人工智能|计算机视觉——微表情识别（Micro expression recognition）的研究现状
最新发布
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
11-19 4579
MEGC2019中的四篇工作，虽然使用的网络结构各不相同，但思路类似，都使用了微表情的Apex帧表示整段表情的特征。总体而言，关于Apex的光流是比较好的特征形式，而Transfer learning+Domain Adaptation对于模型的效果提升也是巨大的。
022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版
z5645654的博客
06-19 162
卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型。运行03web.py展示可视化的界面，交互按钮，可以在网页上加载图片进行检测，识别状态：alert（注意力集中）、non_vigilant（漫不经心）、tired（疲劳）等。运行01训练数据集文本生成.py会将数据集图片路径保存在txt文本中。
微表情检测（二）----SOFTNet论文总结
m0_46521375的博客
12-07 2618
面部表情从明显的到微妙的都有所变化。近年来，对微表情进行分析，即由于抑制真实情感而产生的自然表达，引起了研究人员的广泛关注，具有广泛的潜在应用。然而，在与正常或宏表情交织在一起的情况下，识别视频中的微表情变得越来越具有挑战性。在本文中，我们提出了一种浅层光流三流卷积神经网络（SOFTNet）模型，用于预测一个捕捉帧可能处于表情间隔的概率的分数。通过将定位任务构建为回归问题，我们引入了伪标签以促进学习过程。
【亲测免费】 微表情识别开源项目教程
gitblog_00042的博客
08-10 895
微表情识别开源项目教程 项目介绍 微表情识别项目（micro-expression-recognition）是一个专注于捕捉和分析人类微表情的开源工具。微表情是一种非常短暂的面部表情，通常持续时间不超过1/25秒，它们往往揭示了人们真实的情感和意图，而这些情感和意图可能被有意识地隐藏。 该项目利用先进的计算机视觉和机器学习技术，旨在从视频数据中自动检测和识别这些微表情。这对于心理分析、安全监控、市...
微表情识别代码解读
想握住此生辽阔
03-15 1146
str.format()方法的基本用法如下所示： >>> print 'We are the {} who say "{}!"'.format('knights', 'Ni') We are the knights who say "Ni!" 花括号及其中的字符（称为格式字段）将被替换为传递给str.format()方法的对象。括号中的数字指传递给str.format()方法的对象的位置。 >>> print '{0} and {1}'.format('spam', '
keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四）
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素质云笔记
06-06 4万+
人脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列：keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二） keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck f
微表情测试软件排行榜,微表情心理测试分析系统：以“微”见智，识情绪辨人心...
weixin_33274610的博客
07-29 1625
微表情心理测试分析系统：以“微”见智，识情绪辨人心作者： 来源： 发布时间：2020/08/18 浏览：2151近年来，微表情作为能够发现人内心隐藏情绪、为测谎提供必要线索的工具，受到人们热烈追捧。谎言千种，真相只有一个，在了解微表情如何揭露人试图隐藏的真相前，首先要搞清楚什么才是“微表情”。“微表情是人类试图抑制或隐藏真正情感时不经意间泄露的、短暂的、不能自主控制的面部表情。”微表情指的是...
AI测谎仪：通过微表情在法庭检测谎言，性能已优于人类
大数据文摘
01-05 4565
作者：By SHIVALI BEST FOR MAILONLINE编译：萌艺、吴双、Yawei犯罪推理剧Lie to me展现了人类侦探对于微表情的极致观察力，通过捕捉常人容易忽略的细节成功破案。本文的AI“侦探”同样从微表情着手，凭借强大的计算能力，已经取得了超越人类对微表情判断的准确度，成为刑侦界的新干将，所以AI侦探到底是如何做判断的？他们的依据又是什么？人类在说谎时会无意识地做一些微动作，
基于光流和RNN的长视频微表情检测
SilverBullet1997的博客
09-12 4599
Micro-expression detection in long videos using optical flow and recurrent neural networks 原文地址： https://arxiv.org/pdf/1903.10765.pdf 1. 介绍 本文通过在微表情图像序列的光流特征上使用递归神经网络（RNN），能够在长视频序列中发现微表情区间。 具体地，提取定向...
CVPR 2018 微表情识别论文Enriched Long-term Recurrent Convolutional Network for Facial Micro-Expression Reco...
weixin_30412577的博客
05-30 3102
paper：https://arxiv.org/abs/1805.08417 GitHub：https://github.com/IcedDoggie/Micro-Expression-with-Deep-Learning 摘要 面部微观表情（ME）的识别对于研究人员在运动和有限数据库中的细微处理造成巨大挑战。 最近，人工技术已经在微型表达识别中取得了优异的性能，但是以区域特异性和繁琐的参数...
电力系统微网故障检测数据集与Python代码实现
电力系统微网故障检测是智能电网与现代电力系统分析中的关键环节，尤其在分布式能源（如太阳能、风能）广泛接入的背景下，微网（Microgrid）因其具备孤岛运行与并网运行双模式能力，成为提升供电可靠性与能源利用...
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