首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

人脸表情识别】基于回归模型的人脸表情识别方法

前面几篇专栏中,我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容,这两个领域采用解决分类问题的方法来对表情进行识别。...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。...总结 本文首先介绍了基于连续模型的人脸表情识别的相关概念,然后了解了目前基于连续模型的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及实现方法。

1.3K00

人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别不得不读的论文

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。

1.8K10
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

人脸表情识别】基于图片的人脸表情识别,基本概念和数据集

但最近几年,由于深度学习技术的发展,以及越来越多大规模人脸表情识别数据集的开源,人脸表情识别的相关研究也发生了比较多的变化。...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

3.2K50

人脸表情识别】基于视频的人脸表情识别数据集与基本方法

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。

2.3K30

【技术综述】人脸表情识别研究

本文将对人脸识别中的表情识别的相关内容做一个较为详细的综述。...它以基于人脸识别表情包为主要特色,即能够利用人脸识别技术,对面部的真实表情进行检测,从而搜索到相应的表情,并发送该表情。...04人脸表情识别研究方法 4.1 表情识别系统 人脸表情识别系统如图4.1所示,主要由人脸图像的获取、人脸检测、特征提取、特征分类四部分组成。 ?...早期的人脸表情识别算法多采用光流法提取动态图像的表情特征,这主要在于光流法具有突出人脸形变、反映人脸运动趋势的优点。因此该算法依旧是传统方法中来研究动态图像表情识别的重要方法。...文献【11】借助图像的地形特征模型来识别人脸动作和表情;利用AAM和人工标记的方法跟踪人脸特征点,并按照特征点取得人脸表情区域;通过计算人脸表情区域的地形直方图来获得地形特征,从而实现表情识别

3.1K40

人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

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。...二、表情识别最新研究 1) Facial Emotion Recognition with Noisy Multi-task Annotations 摘要 从面部表情可以推断出人类的情感。...但是,在常见的情感编码模型中,包括分类和维度模型,面部表情的注释通常会非常嘈杂。为了减少人为标注多任务标签的工作量,文中引入了带有嘈杂的多任务注释的面部表情识别新问题。...本文探讨的是嘈杂的多任务标签中面部表情识别的问题。...文中在两种情况下对该模型进行评估:(1)用于图像分类的合成噪声标签数据集(CIFAR-10 [25]);(2)用于面部表情识别的两个实用的面部表情数据集(RAF和AffectNet)。

1.9K20

人脸识别技术介绍和表情识别最新研究

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。...二、表情识别最新研究 1) Facial Emotion Recognition with Noisy Multi-task Annotations 摘要 从面部表情可以推断出人类的情感。...但是,在常见的情感编码模型中,包括分类和维度模型,面部表情的注释通常会非常嘈杂。为了减少人为标注多任务标签的工作量,文中引入了带有嘈杂的多任务注释的面部表情识别新问题。...本文探讨的是嘈杂的多任务标签中面部表情识别的问题。...文中在两种情况下对该模型进行评估:(1)用于图像分类的合成噪声标签数据集(CIFAR-10 [25]);(2)用于面部表情识别的两个实用的面部表情数据集(RAF和AffectNet)。

2.2K20

人脸表情识别】如何做好表情识别任务的图片预处理工作

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。...作者&编辑 | Menpinland 跟其他人脸相关的机器学习任务一样,在人脸表情识别中,对人脸进行预处理通常都是一个必不可少的环节。...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...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”。 ?...遮挡的部位可能是人脸上任意部位,遮挡物也可以是任意东西(头发、眼睛甚至拍摄图片时的外部物体),因此更多的文章[13,14]是把带遮挡的表情识别单独作为研究命题,通过构建特殊网络对含有遮挡的人脸表情进行识别

2K20

keras实战︱人脸表情分类与识别人脸检测+情绪分类

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...---- 二、opencv的人脸识别 参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 http://blog.csdn.net/sinat_26917383...三、表情分类与识别 本节源自github的mememoji。 https://github.com/JostineHo/mememoji 网络结构: ? ?...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。

3K70

高精度人脸表情识别(附GitHub地址)

表情识别 (Facial Expression Recognition ) 表情识别是计算机理解人类情感的一个重要方向,也是人机交互的一个重要方面。...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。...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。 4.2 数据增强 为了防止网络过快地过拟合,可以人为的做一些图像变换,例如翻转,旋转,切割等。上述操作称为数据增强。

8.6K31

人脸识别”耳机?!靠追踪肌肉识别表情,华人教授参与研发

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。”...除了入耳式耳机,头戴式耳机也同样可以安装摄像头,进行面部识别工作。...这个时候,你可以直接做出相关表情,系统就能识别并直接发送出去,简直不要太方便: 不过,由于受到新冠疫情的影响,研究人员目前只在9名参与者的情况下测试了C-Face。...尽管数量不大,但表情识别的准确度超过了88%,面部提示的准确度超过了85%。 同时,研究人员发现,耳机的电池容量限制了该系统的持续作用,他们正在计划开发功耗更低的传感技术。

69541

教程 | 100行代码搞定实时视频人脸表情识别

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

2.2K22

TPAMI21 | 跨域人脸表情识别新基准

该基准可以公平评测各个工作提出的算法的有效性,更好地推进跨域人脸表情识别领域的发展。...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....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。...为补充跨人种文化表情识别这一空白领域,我们提出了一个大型的亚洲人脸表情数据集 AFE。

55710

人脸表情识别】情绪识别相关会议、比赛汇总(2018-2020)

前面专栏中,我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容,也了解了通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。...由于人脸表情是最容易获取且最直观反映人的情绪状态的模式,因此在所有情绪识别研究的分支中,基于人脸表情的情绪识别是最早也是最热门的一个分支。...但随着研究的深入,人们发现通过上述的方式进行情绪识别的研究存在着一些弊病:(1)现实当中人脸会出现遮挡、头部姿态变换以及光照变换等更复杂的情况,而且人在自然条件下的表情也不会有在实验室条件下通过“摆拍”...总结 本文分享了计算机视觉领域中围绕情绪识别主题的一些会议和相关竞赛,了解到当前国内外在情绪识别领域研究的热点。到这里,人脸表情识别专栏内容就已全部更新完毕。...由于笔者研究范围有限加上时间的原因,像基于人脸活动单元的人脸表情识别以及一些更小众的表情识别领域就没有涵盖到专栏之中。

1.6K10

keras系列︱人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四)

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、...三、表情分类与识别 本节源自github的mememoji。 网络结构: ? ?...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。

4K100

基于pytorch卷积人脸表情识别–毕业设计「建议收藏」

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,系统要识别表情分为7种,分别是:悲伤、高兴、恐惧、愤怒、中性、厌恶和惊讶。

1.1K30

表情识别

表情识别 2019.12更新了仓库依赖。 简介 使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上,深度模型效果显著。...在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。...项目说明 传统方法 数据预处理 图片降噪 人脸检测 HAAR分类器检测(opencv) 特征工程 人脸特征提取 LBP Gabor 分类器 SVM 深度方法 数据预处理 人脸检测 HAAR...训练过程见train.ipynb文件 模型应用 与传统方法相比,卷积神经网络表现更好,使用该模型构建识别系统,提供GUI界面和摄像头实时检测(摄像必须保证补光足够)。...注意,GUI预测只显示最可能是人脸的那个表情,但是对所有检测到的人脸都会框定预测结果并在图片上标记,标记后的图片在results目录下。

1.3K20

人脸表情识别实战:你的喜怒哀乐飞桨统统get!

人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分,近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注...在下文中,我将向大家介绍我是如何用飞桨进行人脸表情识别的。 方案解析 1....由于ck+数据集的人脸表情比较标准,所以通常在人脸表情识别的实验中,有非常好的效果。我们可以从网上下载这个数据集。...模型测试 打开摄像头首先截取实时视频流中的人脸部分,然后调用模型进行表情识别,测试效果如下图所示。 ? ?...利用飞桨进行表情图片辨识可以取得较好的识别效果,这为AI技术学习者和行业应用者打开了一扇快速通往人工智能的大门。 计算机对人脸表情的理解与识别,从根本上改变了人与计算机的关系,从而达到更好的人机交互。

2K20
领券