最简单就是基于yolo来检测人脸和识别表情。稍微复杂一点就是使用双线性卷积网络，分别提取人脸和环境特征，结合环境特征来增加表情识别的可信度。可以参考论文[1]Kosti R, Alvarez J M, Recasens A, et al. Context based emotion recognition using emotic dataset[J]. IEEE transac
当然本文采用的是先检测人脸,再进行表情分类的方式,也可以一步到位采用目标检测算法,同时检测人脸并识别表情,在我的另一篇博客基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的人脸表情识别系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)中就使用YOLO系列算法直接实现了表情识别。 在进行表情识别之前,先说明一下整个系统需要的实现步骤,包...
面部表情识别技术源于1971年心理学家Ekman和Friesen的一项研究,他们提出人类主要有六种基本情感,每种情感以唯一的表情来反映当时的心理活动,这六种情感分别是愤怒(anger)、高兴(happiness)、悲伤 (sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)。查看问题描述 关注问题写回答 邀请回答 好问题 ...
基于深度学习的表情识别系统可以更准确地理解用户的情感和情绪,从而提高人机交互的效果和用户体验。 推动深度学习和人工智能的发展:基于深度学习的表情识别系统是深度学习和人工智能领域的重要应用之一。通过研究和开发基于深度学习的表情识别系统,可以推动深度学习和人工智能的发展,为其他领域的研究和应用提供借鉴和启示。 ...