结合Gabor特征与Adaboost的人脸表情识别

提出一种二维分数阶傅里叶域(2D-FrFT)多阶次特征融合分类算法.该方法充分利用分数阶傅里叶域不同阶次下表情特征之间的相关性,选取两个阶次的表情特征,利用典型相关分析法(Canonical Corr

针对人脸表情识别,传统方法主要依赖人工提取特征的优劣,算法的鲁棒性较差,而传统卷积神经网络无法提取到更深层次的图像特征,因此该文将采用深度残差网络进行人脸表情识别。ResNet网络主要由残差模块组成,

为解决人脸表情识别任务中存在的类内表情差异性大、类间表情相似度高的问题,基于传统的Softmax损失函数和Island损失函数,提出一种新的基于余弦距离损失函数来指导深度卷积神经网络的学习。该方法不仅

iOS的人脸识别,美颜功能、表情道具。Objective-C语法,集成面部跟踪和虚拟道具功能的Demo,识别人脸特征区域,将多张贴图放置到眼睛、嘴唇等部分,

摘要 摘要 人脸表情识别任务分为基于静态图片的人脸表情识别和基于视频序列的表情识别 本文研究基于视频序列的人脸表情识别 首先本文提出了一种基于混合表达输入的统计特征提取与分类算法该算法的创 新之处在于

基于深度学习的人脸表情识别算法研究.pdf

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

采用TensorFlow1.x开发的人脸表情识别技术，通过卷积神经网络构建系统实现高效率的人脸表情分类。该系统在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行了准确性评估和优化。

为提高实时系统下人脸识别的效果,通过具有良好尺度不变性的圆形局部二值模式直方图提取其特征,考虑计算量和光照干扰因素的影响,采用对光照有较强鲁棒性的ULBP方式对提取到的特征降维,使用直方图交叉核方式对

基于KPCA和Gabor小波的特征融合人脸识别