基于深度学习的人脸面部情感识别的研究_哈工大硕士论文2016

针对现有的基于稀疏表示的人脸识别方法没有更新优化选择的原子的问题，提出一种基于子空间追踪的人脸识别方法。在稀疏编码过程中的原子选择步骤中，引入回溯迭代优化思想和多原子选择方案，通过移除可信度较低的原子

提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式，并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取，称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同，该算法既利用图像

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息，因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法．通过ＣＮＮ网络对人脸图像进行特征提取，并利用改

TensorFlow|基于深度学习的人脸表情识别系统模型权重和模型结构，因GItHub不支持25MB以上的文件，因此上传在此处，如果急用可以在此下载，作为对我工作的一些支持如果不急用可以在下方留下邮箱

在caffe框架中,使用yolo算法实现多目标检测,一共能够检测20类目标

opencv人脸检测的论文 原理写的很详细 觉得很有参考价值 还有很多实例

基于Android平台的人脸识别研究,描述人脸检测、人脸特征定位和人脸归一化、基于LBP直方图的特征提取以及android平台的人脸识别系统的实现

随着计算机和信息技术的快速发展，人脸识别技术越来越受到重视，本文主要研究了人脸在不同光照、不同表情下的特征提取与识别的一些关键问题，提出了一些改进方法，并通过实验进行了可靠性验证. 针对LBP算法提取

论文针对人脸头部深度旋转问题，探讨了基于混合特征空间和H]V[M的姿态人脸识别方法。通过线性回归方法学习非正面人脸和正面人脸之间存在的映射关系，可以将姿态人脸校正为虚拟的正面人脸。为了快速地进行姿态校

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