Python与Django结合实现的人脸表情分类算法涉及图像处理和机器学习,主要用于识别不同的表情并进行分类。该算法的研究成果记录在数据库论文.docx中,包括了算法设计、实验结果、数据分析等内容。Python语言和Django框架在该研究中扮演了关键角色,为实现高效的人脸表情分类提供了技术支持。
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我个人能的人脸表情测试,主要是Gabor特征提取和PCA分类,个人留作备份
人脸检测 表情识别,人脸检测 表情识别很有帮助
基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图,基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。vs2010下运行通过。
A Survey of Facial Expression Recognition Technology
此数据主要用于进行人脸表情识别研究,有很好的利用价值!
LBP+LPQ特征提取,调用摄像头实时采集人脸,可识别开心、惊讶、平静、生气四种表情,主函数main,可直接运行
日本JAFFE人脸表情库,表情识别,情感计算。
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Kera
是关于人脸表情识别的论文,还是比较有用的 看看吧 我觉得还可以 呵呵
适合了解人脸识别的人群,可以作为初步了解人脸识别知识的简要知识课件
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