随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。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，成为学术界和工业界的研究热点。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。
Multimodal Learning用于面部表情识别，多模态分别表现为图像数据和标记点数据，使用Multimodal Learning对二者融合的意义在于更全面地表现表情信息以及区分不同模态的数据对表情识别的影响。 模式识别领域国际权威期刊Pattern Recognition在2015年4月发表了山东大学视觉传感与智能系统实验室与华为诺亚方舟实验室的研究成果“Multimodal Learning for Facial Expression Recognition”，该文章提出的多模态学习（Multim
本次我想给大家分享一篇我阅读的一篇论文总结，希望可以给做人脸表情识别和深度学习的同学带了帮助，谢谢！也感谢“计算机视觉战队”平台可以给我这样一个机会。 这次看的这篇paper主要提出一个基于深度卷积网络迁移学习的有效脸部表情识别模型。 在MSRA-CFW数据库中通过1580类脸部识别的任务训练深度卷积网络（ConvNets），且从训练的深度模型迁移高层特征去识别脸部表情。主要根据四个面部表情数据库（CK+，JAFFE，KDEF和Pain expressionsform PICS）建立了一个面部表情数据库含
在微表情识别系统的研究中，对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类，为读者提供深入了解微表情的基础知识。
[机器学习] 实验笔记系列是以我在算法研究中的实验笔记资料为基础加以整理推出的。该系列内容涉及常见的机器学习算法理论以及常见的算法应用，每篇博客都会介绍实验相关的数据库，实验方法，实验结果，评价指标和相关技术目前的应用情况。 本文主要整理自笔者在表情识别（emotion recognition）研究上的实验笔记资料，给出了表情识别常用的数据库，论文资料，识别方法，评价指标，以及笔者的实验笔记和实验结果。 文章小节安排如下： 1）表情识别的意义 2）表情识别的应用 3）常用的数据库及比赛 4）实验-算法说明 5）实验-效果展示 6）结语
图片表情识别是所指从等价的动态影像或静态录像中的分离出来特定的眼神稳定状态 ，从而确认被辨识单纯的认知焦虑，构建计算机系统对图片眼神的解读与辨识 ，彻底转变人与计算机系统的的关系，从而超过更佳的嵌入式。因此，图片表情识别在精神病学、智能机器人、人工智能监视、虚拟实境及制备动画电影等各个领域有相当大的潜在应用于商业价值。
微表情识别是情感计算中最具挑战性的课题之一。它的目的是识别人类难以在短时间内（0.25到0.5秒）感知到的微小面部运动。然而，针对视觉问题，现有方法中的标准 BERT 只能从完整的图像或视频中学习，该架构不能准确地检测面部微表情的细节。
本文为大家带来的演讲主题是“面由心生，由脸观心”，将主要分享如何快速实时且精准检测并识别面部情绪。
一直以来，作为人类我们都以拥有情感而自豪，这是我们和机器的一种本质上的区别。随着计算机的发展，我们更期盼人机之间的沟通交流，尤其是一种带有感情的沟通交流。计算机在情感方面的成长经历也类似于我们每个人的成长过程——以观察和辨别情感作为最终自然，亲切，生动的交互的开始。 当我们谈到情绪识别的时候，就不得不提一个在这个领域做出了巨大贡献的人——埃及科学家 Rana el Kaliouby。像许多成功的“程序猿”一样，她不仅码得一手好代码，在人际关系方面也玩得一手好牌，智商与情商并重。她和她的导师 Rosalin
原标题 | Amazon’s A.I. Emotion-Recognition Software Confuses Expressions for Feelings
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
来源商业新知网，原标题：零起步，数据科学家手把手教你coding表情识别（内附代码）
大家好，欢迎来到我们人脸表情识别的专栏，这是专栏的第一篇文章，今天我们讨论的问题是关于表情识别的基本概念和数据集。
人是善于通过表情伪装情绪的动物，但心理学家却能够通过“微表情”来揭示人们试图隐藏的真实情绪。
苹果一改传统，以新闻稿和网络商店更新的方式推出了春季新品。此次新品发布的方式虽为低调，但新品质量可一点都不含糊，大红色的iPhone7/plus、采用视网膜显示屏的9.7英寸的iPad，难道你就不心动
今天我们推送一篇关于人脸识别的文献，目前被CVPR2020录为最佳人脸识别框架之一。这次“计算机视觉研究院”简洁给大家分析，后续我们会分享具体代码实现功能，有兴趣的同学请持续关注！
面部表情识别（FER）是日常人类社交互动以及人机互动中成功进行的基本任务[1]。根植于人类感知的情境敏感和自上而下的方式，作者如何感知一个表情会随着（情感）情境和先验知识的变化而变化[7, 18, 53]，以及其他各种因素[58]。相同的面部表情根据情境和上下文的不同可能会被感知为不同的含义[5, 16, 47]。Maier等人[39]最近的一项综述强调，为了开发与人类感知相一致的FER系统，作者应该考虑社会知识以及情境线索。从人类的角度来看，情境本质上是多模态的，不仅仅是视觉上可感知的，如同之前在计算机视觉中常处理的那样[31, 33, 59]。
近年来微表情识别领域涌现了大量新的研究工作, 这是对微表情的利用价值的肯定。可以预见, 未来会有更多的工作尝试进一步提高微表情的识别性能, 并逐渐将微表情识别应用到实际中。本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
聚焦信息技术领域 为产业发声 📷 导读 脸部表情、肢体动作等特征是可以分析出一个人的情绪的，但有的时候，人的情绪是很难进行分析的，一些让人不易察觉的微表情、小动作才是真正的情绪输出达点。在生活、医疗、公共安全、智能机器人研发等领域，情绪识别可能也会成为一个有力的帮手，来帮你识别人真正的情绪、看懂对方隐藏的“小心思”。 📷 什么是情绪识别 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是对人的情绪状态进行辨别，以实现更加友好和自然的人机交互。 从技术方面来看，情绪识别
这篇文章有4篇论文速递，都是人脸方向，包括人脸识别、人脸检测和人脸表情识别。其中一篇是CVPR 2018。
于是，没有iPhone X，我也可以在我仅2000元的安卓机上玩转黑科技了。 记者：鸽子 在我威威天朝，表情包早已泛滥在各类社交应用程序中，如今，咱可以玩点新的包了。 就这个啦！在苹果iPhoneX的带领下，一种新的娱乐方式来了... 它生动而霸道地诠释了什么才是真正的表！情！包！ 我的表情我做主，吼吼... 这就是iPhone X在基于Face ID的新功能下，推出的Animoji。 当你对着摄像头抬眉头、皱眉毛、动下巴、睁眼睛、闭眼睛、张嘴唇、咧嘴笑时，手机就会捕捉你的表情，并将其赋予可爱的
随着人脸识别为代表的“看脸”技术已经逐渐走向成熟，越来越多的科学家正在攻克这个难题。利用AI算法，捕捉面部特征所承载的多维信息，分析推断一个人精神状况，从人工智能的角度就变成了输入表情，输出性格、情绪、心理活动的“函数”映射问题。其中输入的特征可以是微表情，也可以是视线等；输出结果可以是喜怒哀乐等情绪。
【新智元导读】剑桥大学研究人员开发了一套绵羊面部表情识别系统，能够自动评估绵羊的疼痛指数。该系列拓展了人脸识别的相关技术，利用机器学习算法，平均准确度为 67%，与一般人水平相当，但大幅缩减了评估的时间。研究人员认为，有了更多的数据，他们的这套系统能够推广应用于其他动物。 作为一只羊，你的生活可没看上去那么轻松自在。 你会受伤、生病、感染，还无法告诉照顾你的人你处于伤痛之中。 为此，兽医开发了一套规则，通过羊的面部表情评估一只羊所遭受的痛楚。但是，这套规则对于一般人，或更具体的说，牧场相关人员而言，使用时经
作者：郭晴、刘伟 摘要：情感计算作为一个全世界范围内的学术热点，研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感计算的研究使形式化的机器更加形象化，是实现自然人机交互的前提。本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。 一．引言 大约半个世纪前，美国心理学家“认知心理学之父” 奈瑟尔（Neisser Ulrich）描述了人类思维的三个基本和相互联系的特征，这些特征在计算机程序中
【飞桨开发者说】李增保，2019年于安徽工业大学取得学士学位，目前在东南大学攻读硕士研究生学位，主要的研究方向为分布式无人机集群协同控制、算法设计与优化等。
和上次不同，这次大屏幕侠识别现场观众的表情，将笑容热力值排名，pick前10位笑容灿烂的小伙伴上榜
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
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。
今天是国际教师节，朋友圈已经被各种送给老师的祝福攻占，大家纷纷致敬老师、怀念校园，但如果知道了现在中学生「水深火热」的生存环境，不知道会作何感想。
最近看了一篇关于面部表情特征学习的文章，感觉整体框架和构思特别好，就总结了下，和大家分享。希望得到大家的支持和认可，后期大家互相讨论，互相学习！谢谢！O(∩_∩)O谢谢！ AU-inspired Deep Networks for Facial Expression Feature Learning 受AU启发的深层网络面部表情特征学习 文章的主要贡献如下： 受AU启发，将表情分解成多个面部动作单元，构建特征学习框架去提取特有的特征； 构建不同的感受野构造和子网络学习方案。 文章简单介绍： 现存大多数面
虚拟现实（VR）技术的崛起为情感识别领域带来了新的机遇。通过结合虚拟现实和情感识别技术，我们能够创造出更加沉浸式、交互式的用户体验。本文将深入探讨在虚拟现实中的情感识别技术的部署过程，结合实例详细介绍其原理、应用以及未来的发展趋势。
编者按：本文原作者吴捷，目前于中山大学就读研究生。研究领域为计算机视觉与自然语言处理。本文原载于知乎，经作者授权发布。欢迎去GitHub给大佬加星。
这款设备的面部识别原理，不仅打破了必须在正面放置摄像头的局限，而且还能做到在运动过程中持续捕捉表情信息。
此次分享的项目是利用tensorflow构建一个CNN网络来对fer2013数据集进行训练以实现面部表情识别的小项目。
人脸表情识别介绍与演示视频（视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV18C4y1H7mH/）
时下互联网教育可以说是炙手可热，越来越多家长和孩子可以享受到因为科技的发展而带来的诸多便利。往日，家长拖着孩子往返于各种培训班、兴趣班，消耗了精力，浪费了大把时间。而现在，在线教育的发展能够让娃足不出户便可学习更多丰富有料的课程。 📷 与传统培训班教学不同的是，在线教学能够在“价格”、“效率”、“便利”上有着看得见的效果。比如： 价格优势：线下的价格是线上的三倍以上，在同样的效果下，家长为什么不选择更便宜的？ 省时间：传统面授环境下，学生和教师需要到指定地点上课，上2小时的辅导课，但是学生、老师和家长都需要
情绪信息加工受损是额颞叶痴呆综合征的一个核心特征，但其潜在的神经机制却很难被描述和测量。要想在该领域取得进展有赖于对大脑活动中的功能进行测量，以及对情绪加工中诸成分，如感觉解码、情绪分类和情绪传染等进行有效的分离。在功能测量方面，task-fMRI有着极强的优势，它可以通过观察受试者在加工任务时所产生的血氧水平变化来反映受试者在加工该任务时大脑中的活跃区域，从而来达到对大脑特定功能加工区域的观察目的。但是，task-fMRI实验中也存在着相当多的噪声影响，除去静息态也会面对的头动噪声和机器噪声外，情绪识别类的任务对被试的心理生理状况（如心跳）和眼动状况（如瞳孔大小变化）会产生额外的噪声影响，因此，对这部分信息进行收集并将其考虑进统计模型中，对于数据的精细解释是有必要的。
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
AI 科技评论按：计算机视觉顶会 CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开，今年大会共收到超过 5165 篇论文投稿，最终收录的论文为 1299 篇。随着会议临近，无论是学术界还是业界都迎来了一波 CVPR 2019 入选论文解读热潮。
基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。
先展示一下我的结果。我们测试的图片当然是当前最热的 nihongo 电视剧『轮到你了』的 CP 二阶堂和黑岛了
开心时眉开眼笑，生气时眉头紧皱，吃惊时瞪大眼睛。人类表达情绪的表情似乎虽不完全相同，却也还算整齐划一。
这篇文章有4篇论文速递，都是人脸方向，包括人脸识别、人脸表情识别、人脸情绪分类和人脸属性预测。其中一篇是CVPR 2018 workshop。
著名的美剧Lie to me《千谎百计》相信不少听友都看过，说的是一位很厉害的心理学家能够通过人在说话时，零点零零几秒的瞬间表情，判断出这个是否在说谎。 📷 该剧的灵感来源于畅销书《Telling Lies》 美剧看得挺爽（赞同！），但无论如何，这都有点太夸张了，所以看几集我就放弃了。 现如今，来自美国马里兰大学和达特茅斯学院的研究人员最新研发出一套人工智能系统，把美剧带入了现实。真的可以从面部微表情检测一个人是否在撒谎，而且结果显示，它的判断准确率已经显著超过了人类的判断水平。 📷 这套人工智能系统名为“
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 主要来源于kaggle比赛，下载地址。 在公众号 datadw 里 回复 keras 即可获取。 有七种表情类别： (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happ
本文介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别与分类方法，首先通过OpenCV和Tensortflow库进行人脸检测与表情图像预处理，然后使用Keras框架搭建了一个基于CNN的模型，利用迁移学习进行预训练，最后在COCO数据集上进行微调，实现了表情识别与分类的功能。
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