作者&编辑 | Menpinland 1 基本概念 在之前人脸表情识别专栏的文章中，我们围绕着基于不同数据类型（图片/视频）的人脸表情识别进行讨论和分析。...前面提到的人脸表情识别研究，数据的表情标签被定义为若干类基本的表情，基于图片/视频的人脸表情识别方法也都是围绕“表情分类”来开展相关的工作。...这种通过把表情转换为离散标签并以分类的形式识别出表情类别是当前大部分人脸表情识别研究中最主流的一种研究方式。...针对这个问题，Du等人[1]提出了复合人脸表情（compound facial expressions ）的概念，而Li等人[2]开源了含复合表情的自然状态下人脸表情数据集RAF-DB（如图1）。...图2｜不同细粒度人脸表情分类方式[2,3] 在基于连续模型的人脸表情识别领域中，二维连续模型[5]是最常用的定义表情的方式（如图）。
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...类似地，Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据，训练更简单，推理所需要的参数也更少。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。
1 基本概念 有关表情的相关概述以及人脸表情识别的研究背景，可参考有三AI之前的综述：《【技术综述】人脸表情识别研究》，本文则不再赘述。 不过对于人脸表情识别的概念，此处进行补充。...图1｜人脸表情识别存在的遮挡、头部姿态变换、光照变换问题 在人脸表情识别中，按照数据格式、表情定义类型的不同，可划分为更加细致的方向。...按照数据格式划分，可分为基于图片的人脸表情识别以及基于（音）视频的人脸表情识别；按照表情定义类型的不同，可划分为基于离散标签的人脸表情识别，基于连续模型的人脸表情识别以及基于人脸活动单元系统（Facial...基于离散标签的人脸表情识别就是将表情定义为六种基本的情绪：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气（通常七类多个中立，八类多个轻蔑），用分类的方法完成识别的任务，这也是目前大部分人脸表情识别研究；基于连续模型的人脸表情识别...首先先介绍基于图片的人脸表情识别（没特别说明，后面相关介绍，人脸表情定义类型都默认离散标签）。
在一些场景中，需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪，因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。...作者&编辑 | Menpinland 1 基本概念 在许多的研究中，研究者通常会把人脸表情识别区分为静态的人脸表情识别（static facial emotion recognition）和动态的人脸表情识别...左边一列为原始序列；右边一列为相对应的人脸序列[1] 2 常用数据集 跟介绍基于图片的人脸表情识别一样，在了解基于视频的人脸表情识别的具体方法之前，先了解该领域常用的一些数据集。...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。...总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。
1971年，Ekman和Friesen对现代人脸表情识别做了开创性的工作，他们研究了人类的6种基本表情（即高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒、厌恶），确定识别对象的类别，并系统地建立了有上千幅不同表情的人脸表情图像数据库...CelebA Dataset中一些微笑示例 (5) Surveillance Cameras Face Database （SCface） 链接：http://www.scface.org/ SCface是人脸静态图像的数据库...图4.1 人脸表情识别系统 由于开源表情数据库目前已经比较多，图像获取难度不大，人脸检测算法也比较成熟，已经发展成为一个独立的研究方向，因此人脸表情识别的研究主要体现在系统的后面两个步骤：特征提取和特征分类上...关于人脸表情识别的讨论一直在继续，很多学者团队都聚焦于此。文献【17】提出了用于注释自然情绪面部表情的一百万个图像的大型数据库（即，从因特网下载的面部图像）。...首先，证明这个新提出的算法可以跨数据库可靠地识别AU及其强度。根据调研，这是第一个在多个数据库中识别AU及其强度的高精度结果的已发布算法。
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。...本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ---- 一、表情数据集...有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral)....，detectMultiScale. # （1）加载人脸检测器 cascPath = '/......opencv中的人脸检测的pre-model文件（haarcascade_frontalface_default.xml）和表情识别pre-model文件（model.h5）都在作者的github下载。
原文地址https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/
人脸表情操纵（facial expression manipulation）任务指的是利用可输入的条件（condition）与人脸图像训练出一个图像到图像翻译的模型，生成的图像具有符合给定表情条件的特征...，该模型可以实现对输入的人脸图像的表情进行细粒度的操纵。...人脸表情编辑指的是对图像中人脸的表情进行变换和修改。通常，我们希望这种编辑方法是足够方便、可控的。方便，在于我们尽量设置少量的条件，操作简单；可控，在于我们可以精确地控制需要编辑的部分与编辑的结果。...实验 实验在AffectNet数据集上进行了训练，基于相对的AU与高质量表情编辑网络，我们可以实现表情的连续编辑、人脸局部的细粒度修饰以及对类人脸图像的编辑。 ?...IS为感知分数，其值越大，表示生成图像的质量越高；ACD为人脸识别网络计算的编辑前与编辑后的人脸的编码距离，反映了身份信息的差异，其值越小越好；ED为表情距离，度量了人脸表情分析网络提取的AU向量的L2
为提高人脸识别准确率，人脸校正可以尽可能的降低由于姿态和表情导致的人脸变化，获取正面或者平静状态下的人脸照片。特征提取利用不同的特征，对图片进行相似度的衡量和评价。...本文探讨的是嘈杂的多任务标签中面部表情识别的问题。...最后研究了合成噪声标签数据集和实用的噪声多任务数据库的建立，并通过对它们的评估证明了该方法在解决新问题方面的明显优势。...最后将THIN与最新的FER方法进行了比较，证明了THIN在当今最新的，具有挑战性的FER数据库上的性能明显优于最新技术。 ? 本文中所提出的模型具有较多的应用可能性。...此外可以尝试使用身份作为外生变量的THIN来预测面部表情，然后使用以面部表情作为外生变量的另一个THIN来预测身份，依此类推，以迭代地完善FER和身份预测。
前言 本文是模式识别课程关于支持向量机（SVM）算法的课程设计，根据人脸的面部特征，通过SVM算法将表情分为7类。...用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表，此处遍历每个文件夹 for img_file in os.listdir(os.path.join(path, label)): # 遍历每个表情文件夹下的图像
人脸表情识别（FER）在人机交互和情感计算中有着广泛的研究前景，包括人机交互、情绪分析、智能安全、娱乐、网络教育、智能医疗等。 ---- 二....这些人为设计的方法在特定的小样本集中往往更有效，但难以用于识别新的人脸图像，这给FER在不受控制的环境中带来了挑战。 存在问题： （1）人为设计的特征太受制于设计的算法，设计太耗费人力。...基于深度卷积神经网络的表情识别 3.1 模型设计 （1）我们采用深度卷积神经网络来将人脸表情特征提取与表情分类融合到一个end-to-end的网络中。...FER2013数据库中一共有7中表情：愤怒，厌恶，恐惧，开心，难过，惊讶和中性。该数据库是2013年Kaggle比赛的数据，由于这个数据库大多是从网络爬虫下载的，存在一定的误差性。...这个数据库是在实验室条件下获取的，较为严谨可靠。CK+是人脸表情识别中比较标准的一个数据库，很多文章都会用到这个数据做测试。
上一篇专栏文章中，我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状并了解了目前基于图片的人脸表情识别领域最常用的几个数据集。...本文参考近年的两篇人脸表情识别综述 [1,2]，总结出在人脸表情识别预处理中较为常用的预处理方法： 1 人脸检测 人脸检测基本上是所有人脸有关的任务中都会包含的一个预处理模块，它把人脸从复杂的图像中提取出来...V&J仍然是使用最多的人脸检测器的主要原因是，过去大多数论文都在受控条件表情数据集中对他们提出的人脸表情识别方法进行实验，而V&J可以在受控的数据集中稳定地检测到人脸。...在非受控（自然）条件表情数据库中实验人脸表情识别方法通常是使用MTCNN”。 ?...FER2013是一个通过Google搜索引擎然后爬取收集成的一个人脸表情数据集，也是应该第一个比较有名的非受控条件下人脸表情的数据集。
好就没有写点OpenCV4 + OpenVINO的应用了，前几天上课重新安装了一下最新OpenVINO2020.3版本，实现了一个基于OpenCV+OpenVINO的Python版本人脸表情识别。....x中请别再用HAAR级联检测器检测人脸，有更好更准的方法 表情识别模型 使用OpenVINO模型库中的emotions-recognition-retail-0003人脸表情模型，该模型是基于全卷积神经网络训练完成...输出格式：1x5x1x1 代码实现 首先基于OpenCV实现人脸检测，然后根据检测得到的人脸ROI区域，调用表情识别模型，完成人脸表情识别，整个代码基于Python语言完成。...ie.load_network(network=emotion_net, device_name="CPU") 24root_dir = "D:/facedb/emotion_dataset/" 实现人脸检测与表情识别的代码如下...31 (np.int32(right), np.int32(bottom)), (0, 0, 255), 2, 8, 0) 打开摄像头或者视频文件，运行人脸表情识别的
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。...中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二） 3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三） 4、keras系列︱人脸表情分类与识别...：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四） 5、keras系列︱迁移学习：利用InceptionV3进行fine-tuning及预测、完整案例（五） 本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为： 1、...加载pre-model网络与权重； 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测； 3、抠出人脸的图并灰化； 4、表情分类器检测 ....opencv中的人脸检测的pre-model文件（haarcascade_frontalface_default.xml）和表情识别pre-model文件（model.h5）都在作者的github下载。
https://github.com/shillyshallysxy/emotion_classifier 提供给需要原Keras版本的人 ---- 使用TensorFlow搭建并训练了卷积神经网络模型，用于人脸表情识别...整个表情识别系统分为两个过程：卷积神经网络模型的训练 与 面部表情的识别。...1.卷积神经网络模型的训练 1.1获取数据集 使用公开的数据集一方面可以节约收集数据的时间，另一方面可以更公平地评价模型以及人脸表情分类器的性能，因此，使用了kaggle面部表情识别竞赛所使用的fer2013...人脸表情数据库。...str(temp_test_acc)) print(' --log saved--') if __name__ == '__main__': tf.app.run() 2.人脸表情识别模块
但是，各个人脸表情数据集之间的数据不一致（Data Inconsistence）极大地削弱了模型的泛化能力，导致现有的大部分人脸表情识别算法在跨域场景下无法通用。...常见人脸表情识别与跨域人脸表情识别的区别 2. 统一且公平的评测基准 2.1....人脸表情识别任务存在的领域偏移问题 由于数据收集条件以及标注标准的不一致，各个人脸表情数据集之间存在较为明显的领域偏移，从而导致模型在跨域场景下的性能大幅下降。...常见的人脸表情数据集 除了通过图像数据进行直观的感受外，我们还可以通过模型在各个数据集上的性能差异来衡量各个人脸表情数据集之间所存在的领域偏差。...亚洲人脸表情数据集 在人脸表情识别领域中，常见人脸表情数据集的人种文化主要以欧美文化为主 [1,3,4,5] ，很少有亚洲文化为主的人脸表情数据集。
基于卷积神经网络的人脸表情识别 前言 毕业设计内容介绍 卷积神经网络的设计 卷积网络的模型 卷积池化过程详细说明 第一层卷积池化过程 第二层卷积池化过程 第三层卷积池化过程 全连接层过程 模型的训练过程...本次设计的参考来源于以下： 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。...同时利用训练好的模型设计了实时人脸表情识别系统，能够调用摄像头对人脸表情进行实时分析，能够识别出基本的表情类别并通过标签显示在窗口上，同时展示系统判定的概率大小。...如下图所示，表示的是7种表情的混淆矩阵，矩阵正对角线代表每一种表情的判断准确率。在该图中的横坐标代表对人脸表情的预测类型，纵坐标代表了人脸表情的正确类别。...设计流程 根据上一节训练好的模型设计一个能够调用摄像头实时识别人脸表情的系统，系统要识别的表情分为7种，分别是：悲伤、高兴、恐惧、愤怒、中性、厌恶和惊讶。
大数据文摘出品 作者：刘俊寰 用AI使蒙娜丽莎动起来，甚至是跟着你的表情一起运动，随着技术的发展，这些都已经不是什么新鲜事了。 这些面部追踪系统，往往都需要一定精度的摄像头。...是的，他们主要使用的，其实就是那副耳机，用户的表情就能被实时转换为表情。...“在以前的旨在识别面部表情的可穿戴技术中，大多数解决方案都需要在面部上安装传感器，但即使用了如此多的传感器，不少系统最终也只能识别有限的一组离散面部表情。”...有了详细的脸部追踪数据，C-Face可以将这些数据转换成八种不同表情，包括中立或愤怒。 不仅如此，C-Face还支持使用面部表情控制音乐应用程序上的播放选项。...手机在桌上充电，但是现在只想摊在沙发上不想动，你甚至不用说出声音，就能播放歌曲： 或者，你在聊天的时候想要发送表情，但是死活找不到表情包了，怎么办？
人脸表情通过上一篇文章 StyleGAN 生成的人脸：https://cloud.tencent.com/developer/article/2242603人脸图片都是比较中规中矩的，如果能够给人脸增加一些表情的话...，会让人脸显得更加的自然和逼真那么调整人脸的年龄、颜值、笑容、情绪等细节，就显得非常的重要了图片 调整步骤在上一篇文章中，我们知道生成人脸是通过 main.py 这个程序其实在项目 main.py 同级目录下...，还有一个 edit_photo.py 程序这个程序就是用来调整生成的人脸的表情的只要稍微这个程序的源码就可以知道，它改变人物的表情主要是通过 main.py 生成图片的同时，也会生成每个人物的潜码，保存在...results\generate_codes 文件夹下面改变人脸细节主要通过潜码去修改，从源码中知道可以自定义年龄、人脸角度、笑容、人脸宽高、脸型、戴眼镜还有各种情绪都是可以去改变的源码中默认选择 networks...= 'age.npy' 就是可以自定义改变人脸调整的方向其中 networks/generator_star-stylegan2-config-f.pkl 要跟第一步生成人脸图片的模型对应上其中 read_feature
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