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  1. face-detector-源码

  2. 我们的工作已经发表在“模式识别”信函中。 发言题目：地标制导的独立时空通道注意和基于互补上下文信息的面部表情识别 我们建议的FER框架： 使用GRADCAM的FEDRO图像的激活图如下所示： 下面显示了我们从FERPLUS数据集中合成的蒙版人脸图像的示例： 下面显示了在Baseline3，RAN和FERPlus上我们的蒙版人脸图像模型之间使用GRADCAM绘制的激活图的比较： 注意：我们的训练有素的模型检查点将在发布后提供。 引文：article {gera2020land

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42144554

  1. 面部表情识别：该项目的主要目的是开发面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，愤怒，悲伤，中立和惊奇-源码

  2. 面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，生气，悲伤，中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别（FER）的问题，但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络（CNN）。 因此，提出了一种新颖的CNN架构，并将多个数据集（例如FER2013，FER +，JAFFE，CK +）和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 面部表情识别-源码

  2. 开源深度学习框架用于面部表情识别（FER） 。 经过训练的模型在fer2013中达到了65％的准确性。 如果您喜欢这个，请给我个星星。 依存关系 FER要求： Python（> = 3.3） TensorFlow（> = 1.1.0） OpenCV（python3-version） 仅在Ubuntu和macOS Sierra中进行了测试。 其他平台不确定是否能正常工作。 当遇到问题时，打开一个问题，我会尽力解决这个问题。 用法 演示 要运行演示，只需键入： python3 ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：weixin_42100129

  1. 神经网络比较研究：自动化的面部表情识别系统具有许多应用。 随着深度学习技术的成功，FER系统变得越来越好。 该项目对深度面部表情识别系统进行了全面的调查。 使用各种卷积神经网络和支持向量机模型进行了比较研究。 结果表明，结合CNN和SVM的

  2. 神经网络的比较研究 自动化的面部表情识别系统具有许多应用。 随着深度学习技术的成功，FER系统变得越来越好。 该项目对深度面部表情识别系统进行了全面的调查。 使用各种卷积神经网络和支持向量机模型进行了比较研究。 结果表明，结合CNN和SVM的功能可提供更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 人脸表情识别技术-源码

  2. 人脸表情识别技术 面部表情识别分为以下任务： 任务1：简介和概述介绍项目的数据和概述。 查看在该项目结束时将要构建的最终产品的演示。 Rhyme介面简介。 从NumPy，Matplotlib和Keras导入基本模块和辅助函数。 任务2：浏览数据集显示Emotion FER数据集中每种表达类型的一些图像。 检查训练数据中的班级不平衡问题。 任务3：生成训练和验证批次通过实时数据增强生成张量图像数据的批次。 指定训练和验证图像目录的路径，并生成一批扩充数据。 任务4：创建卷积神经网络（CNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42138788

  1. fer：面部表情识别-源码

  2. FER-面部表情识别 这项工作是为了证明以下问题： : 使用卷积神经网络和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。 CNN模型已经过调整，即使在低端设备上也具有出色的性能。 使用说明 按照进行神经网络训练。 文件结构： FER_CNN.ipynb-训练CNN的教程 FER.py-使用预先训练的模型进行推断 model.json-神经网络架构 weights.h5-训练过的模型权重 安装 建议使用Python虚拟环境。 用于模型预测 pip install -r requirem

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42099530