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FaceImage
- 一组表情库，对于人脸识别的研究很有用，很难得到了的数据，提供使用。-A group of expression libraries are useful for the study of face recognition, it is difficult to get the data, providing use.
Gabor
- 用Gabor滤波器和稀疏分类对表情进行识别-By Gabor filters and sparse facial expression classification identify
pca
- 用于各种特征提取主成分分析法，如表情提取，人脸提取，识别分类等-For a variety of features to extract the principal component analysis (pca)，Such as expression extraction, face extraction, identification classification, etc
facial--expression
- 这个是面部表情自动识别的源代码。它是基于Viola和Jones的面部检测算法和Gabor面部特征点的提取，然后使用训练过的神经网络来识别人脸表情。-This is the automatic recognition of facial expression source code. It is Viola and Jones face detection algorithms and Gabor facial feature point
facial-expression-recognition
- 主要采用LBP+LPQ队表情特征进行提取，后用SVM的方法对表情进行分类识别-Mainly uses the LBP+LPQ team facial expression features to extract, after using the SVM method to classify the facial expression recognition
r_25kq4s
- 刚刚出炉的matlab代码，实现离散小波变换，进行主成分分析进行数据降维，用于模式识别，如temp识别，掌纹，表情，指纹，temp1等识别。 -Just-released matlab code to achieve the discrete wavelet transform, principal component analysis for data dimensionality reduction for pattern re
2XLBook
- 1.任何人可回复 2.留言或回复时填写密码后可凭昵称和密码重写此条留言 3.留言时点击[emotion]按钮后可以插入表情图标 4.自动识别超连接 5.可搜索留言 5.UBB代码支持: 代码/引用/图片/媒体/粗体/斜体/下划线/文字颜色 6.可设置每页显示留言数-1. Any person may reply Fill in the password coin nickname and password 2
renlianbiaqinglunwen
- 这是一些非常有用的人脸表情以及人脸识别分类的文档，非常有阅读和参考价值-This is some very useful facial expression and facial recognition classification of documents, have a lot of reading and reference value
bmf4
- 扫描目录自动添加表情 (2006年5月28日) 可设置无文字帖子内工具栏 (2006年5月27日) 增强 Tags 重新统计系统 (2006年5月27日) 新增图片对齐 BMB Code [img=align](2006年5月26日) 可视化发帖的兼容性和代码识别率 (2006年5月22日) 单贴可多次评分 (2006年5月21日)-Automatically add the scan directory (May
ORLPPCAPSVM
- ORL标准人脸库，40个人每人10张不同角度不同表情照片。 通过PCA主成分分析提取特征，再用SVM进行分类，达到较好的人脸识别。-Base on the standard facial library ORL,which contend 40 persons ,10 photos per one in different ankle and different emotion. The program use PCA and SV
FacialExpressionClassification
- 1. 使用matlab自带的人脸识别工具（Viola-Jones算法）找出人脸的位置，并裁剪出人脸区域。 2. 使用Gabor滤波器识别出人脸的局部特征及纹理。 3. 训练一个SVM进行表情分类。 4. 交叉验证得到表情分类正确率为83.3 。 操作说明和系统描述请见ReadMe.-1. Using matlab with face detection tool (Viola-Jones algorithm) to
MIT人脸库
- 用于人脸识别，较好的检测库，在面部表情的识别以及面部的光亮都有变化(For face recognition, better detection library, facial expression recognition and facial brightness change)
finally.py
- 用树莓派实现人脸识别，通过分析出的表情播放音乐(Using raspberry pie to realize face recognition and play music)
shujuk
- 多模态表情数据库，用于多模态的情绪识别，含音频，视频，图像。(CREMA-D Crowd-sourced Emotional Multimodal Actors Dataset)