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    【技术综述】人脸表情识别研究

    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。

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    【破译大脑识别人脸原理】人脸识别判断人贫富程度,准确率53%

    【新智元导读】 多伦多大学的一项研究发现人脸能够泄露我们的经济地位,这是因为与生活经历相联系的表情会在脸上留下印记。研究者称:平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经济状况的因素,并且可以影响人际关系和职场的成功。这一研究表明,表情依赖与人脑对人脸识别过程中的后期的分支模型相一致(在这种模型中,脸部要素的改变和识别都在相同的框架下进行编码),这对于揭示人脑识别人脸的原理是一个较大推动。 细微的脸部线索也能让其他人根据第一印象来判断你是富有还是贫穷。 一项新的研究发现,平静的人脸部表情是一个可以用来判断人的经

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    【明星自动大变脸,嬉笑怒骂加变性】最新StarGAN对抗生成网络实现多领域图像变换(附代码)

    【导读】图像之间的风格迁移和翻译是近年来最受关注的人工智能研究方向之一,这个任务在具有趣味性的同时也是很有挑战的。相关的研究成果也层出不穷,有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日,中国香港科技大学、新泽西大学和 韩国大学等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文,提出了在同一个模型中进行多个图像领域之间的风格转换的对抗生成方法StarGan,突破了传统的只能在两个图像领域转换的局限性。 ▌视频 ---- 视频内容 ▌详细内容 ---- 图像到图像转化的任务是将一个给定图像的特定方面改变

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