[人臉表情資料庫][整理]2D&3D
2D:
JAFFE
CK & CK+
FER2013(Kaggle)
3D:
BU-3DFE http://www.cs.binghamton.edu/~lijun/Research/3DFE/3DFE_Analysis.html
相關推薦
[人臉表情資料庫][整理]2D&3D
2D: JAFFE CK & CK+ FER2013(Kaggle) 3D: BU-3DFE http://www.cs.binghamton.edu/~lijun/Research/3DF
常用的人臉表情資料庫簡介及其論文出處
【時間】2018.10.16 【題目】常用的人臉表情資料庫簡介及其論文出處 一、常用的人臉表情資料庫簡介 本文簡要的介紹一些公開的表情資料庫： (1)JAFFE人臉表情資料庫【12】：該資料庫是由日本ART建立的日本女性表情庫，其中的圖片採集於10名女性志願者，每個
人臉表情識別常用的幾個資料庫
人臉表情識別就是讓計算機識別人臉的各種表情，進而分析表情所代表的情緒，意圖等。人臉表情識別可以用在測謊，醫學輔助診斷，人機互動方面。 與人臉識別相比，人臉表情特徵更加細微，而且受各種因素的干擾也更大
CSS3裏的2D/3D 轉換
clas 大於 偏移 translate rotate col body 視野 transform 2D轉換 通過 CSS3 轉換，能夠對元素進行移動、縮放、轉動、拉長或拉伸。 1.旋轉,deg表示角度。負的為逆時針轉動，默認沿著中心點旋轉。可以利用 transform-o
2d-3d座標轉換
對於常規相機，SLAM裡使用針孔相機模型 簡而言之，一個空間點[x,y,z]和它在影象中的畫素座標[u,v,d] (d 指深度資料) 的對應關係是這樣的： u
從零開始製作人臉表情的資料集
一、背景 人臉表情識別網上已有很多教程，大多基於fer2013資料集展開的。現在的問題就在於fer2013資料集的數量太少，表情的區分度不夠明顯，大部分基於此資料集的模型，其識別精度僅有70%左右。 因此我想自己從零開始製作人臉表情，而且是非常誇張，有趣的人臉表情，用於後續的表情識別實驗。這
深度學習（一）——deepNN模型實現攝像頭實時識別人臉表情（C++和python3.6混合程式設計）
一、背景介紹 最近需要做人臉識別方向的東西，就被分配了新的任務，利用攝像頭實時檢測人臉表情，並製作成一個小軟體，這裡當然要用C++實現，並用C++做成一個介面。 由於博主之前用python做過類似的小程式，因此這裡的模型實現主要採用了python，為了用C++實現介面，這裡採用C++呼叫py
《基於剪下波變換的人臉表情識別》筆記
【時間】2018.10.16 【題目】《基於剪下波變換的人臉表情識別》筆記 【論文連結】http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=degree&id=Y2102266 概述 本文是閱
ArcGIS API for JavaScript 4.9學習筆記一（建立2D/3D地圖）
ArcGIS API for JavaScript 4.9學習筆記一（建立2D/3D地圖） 2D： 程式碼： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta
【Unity 2d/3d視訊播放器】
https://github.com/86K/2D3D_VideoPlayer Unity2017.3.1f1 3d部分是htc硬體對接的。 視訊播放、暫停；聲音、速度調節；選集等功能都已實現。 主要參照htc官方視訊播放器模式。 原先的
2D 3D轉化和動畫
day 9.10 2D、3D轉化和動畫 一、2D轉化 屬性：transform：translate（）/scale（）/rotate（）/skew（）/ 1）取值：translate（x水平方向，y垂直方向）平移 將元素按指定的方向平移移動,相當於定位中的rela
讀書筆記25：2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning（CVPR2018）
摘要：首先指出背景，即action recognition和human pose estimation是兩個緊密相連的領域，但是總是被分開處理。然後自然地引出本文的模型，本文的模型就針對這個現狀，提出了一個multitask framework，既能從靜態image中進行
深度學習（二）——從零自己製作資料集到利用deepNN實現誇張人臉表情的實時監測（tensorflow實現）
一、背景介紹 這篇文章主要參考我的上一篇文章：深度學習（一）——deepNN模型實現攝像頭實時識別人臉表情（C++和python3.6混合程式設計）。由於上一篇文章的模型所採用的資料集為fer2013，前面也介紹過這個基於這個資料集的模型識別人臉表情的準確率大概在70%左右
基於計算著色器實現BlendShape三維人臉表情動畫驅動
為什麼要用計算著色器呢？ 因為人臉表情基模型頂點數實在是太多了，而且有不止一個模型，動畫越精細，表情基模型越多，這個時候僅僅用CPU計算顯然是不夠的，所以就開始上GPU了，平行計算。 直接上計算著色器的
Tensorflow入門教程(二十九)人臉表情識別(上)人臉表情資料集-fer2013
------韋訪 20181102 1、概述 好久沒更新tensorflow的教程了，這這段時間一直在學習機器學習的基礎，但是如果想去找工作，沒有一點實際的應用可能就沒那麼容易聊了，所以，做一下人臉表情識別的例子，其實我最終的目的是想做一個疲勞檢測的例子，這裡就先練練手，
NAR：人類虛擬代謝資料庫——整理人類和腸道菌群與營養和疾病
人類虛擬代謝資料庫——整理人類和腸道菌群與營養和疾病 The Virtual Metabolic Human database: integrating human and gut microbiome metabolism with nutrition a
深度學習基礎--卷積--1D/2D/3D卷積簡介
1D/2D/3D卷積簡介 他們處理的都是input tensor前幾個維度的資訊。 1）1D主要用於NLP中的N_gram，一維卷積又稱時域卷積。 2）2D和3D卷積用於影象。其中2D卷積處理的是一張影象，3D卷積處理的就是多張影象。3D卷積考慮時間
【活體檢測】人臉活體檢測、紅外人臉資料集整理
此篇部落格主要整理人臉活體檢測的資料集。 目前人臉活體攻擊的方式主要有：照片列印、視訊回放攻擊、3D人臉面具等。因此資料集也是根據這些攻擊方式製作的。 一共整理了11個活體檢測的資料集。此外還整理了6個紅外人臉資料集。 活體檢測資料集 紅外資料： IDIAP：mssp
CK+表情資料庫及使用
The Extended Cohn-Kanade Dataset(CK+) 下載地址 這個資料庫是在 Cohn-Kanade Dataset 的基礎上擴充套件來的，釋出於2010年。這個資料庫比起JAFFE 要大的多。而且也可以免費獲取，包含表情的label和Action Units 的la
keras系列︱人臉表情分類與識別：opencv人臉檢測+Keras情緒分類（四）
人臉識別熱門，表情識別更加。但是表情識別很難，因為人臉的微表情很多，本節介紹一種比較粗線條的表情分類與識別的辦法。 Keras系列： 本次講述的表情分類是識別的分析流程分為：