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  1. 基于keras的人脸表情识别

  2. 里面是已经训练好的人脸表情识别,只需要将照片路径调对,就会进行识别.在使用之前请先将keras和TensorFlow安装好,有不会的可以评论加我qq

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-29
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42280161

  1. 基于深度学习的人脸表情识别（Tensorflow的模型和权重）

  2. TensorFlow|基于深度学习的人脸表情识别系统 模型权重和模型结构，因GItHub不支持25MB以上的文件，因此上传在此处，如果急用可以在此下载，作为对我工作的一些支持 如果不急用可以在下方留下邮箱，我在看博客的时候会回复，但会有一段时间的延迟

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-13
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：shillyshally

  1. 基于深度学习的人脸表情识别（Tensorflow的模型和权重）.zip

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  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-11
    • 文件大小：55mb
    • 提供者：weixin_42859280

  1. FacialExpressionRecognition:人脸识别之表情识别项目相关源码-源码

  2. 人脸表情识别 2020.8.22，重构了整个仓库代码，改用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的火车使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。2020.12.18，根据反馈，修改了Jaffe的优化器设置。 简介 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor，LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显着。在FER2013，JAFFE和CK +三个表情识别数据集上进行模型评估。 环境部署 基于Python3和Keras

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42131276

  1. tf_emotion_detector:一个基于TensorFlow的人脸表情识别系统-源码

  2. tf_emotion_detector 一个基于TensorFlow的人脸表情识别系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. face-login:基于mtcnnfacenettensorflow实现人脸识别登录系统-源码

  2. 基于mtcnn与facenet实现人脸登录系统 本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法，该系统基于python2.7.10 / opencv2 / tensorflow1.7.0环境，实现了从摄像头读取视频，检测人脸，识别人脸的功能由于模型文件过大，git无法上传，整个项目放在百度云盘，地址： ://pan.baidu.com/s/1TaalpwQwPTqlCIfXInS_LA 目前，在实验室环境下，许多人脸识别已经赶上（超过）人工识别精度（准确率：0.9427〜0.9920），面部

  3. 所属分类：其它

  1. FaceEmotionClassifier：人脸识别与卡通化-源码

  2. 人脸情绪识别与emoji转换（FaceEmotionClassifier） 用Keras做前端，tensorflow做预测训练模型识别人类的情绪。根据情绪选择相应的表情符号匹配 项目简介 通过opencv-python识别出人脸 然后用fer2013的数据集训练深度卷积神经网络整合的模型识别人脸表情 使用训练好的模型识别人脸的表情情绪 根据识别结果，匹配合适的emoji遮住人脸 项目环境 基于python 3.5.6，opencv-python == 4.1.2.30，tensorflow-gp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：111mb
    • 提供者：weixin_42164534

  1. tensorflow-101：TensorFlow 101：TensorFlow中的Python深度学习简介-源码

  2. TensorFlow 101：深度学习简介 我一生都在机器学习领域工作，从未见过像深度学习这样的算法能超越其基准测试-Andrew Ng 该存储库包括我从头开始完成的基于深度学习的项目实现。 您可以在分步教程中找到源代码和文档。 模型结构和预训练权重也可以共享。 面部表情识别 ， 这是一个自定义的CNN模型。 将Kaggle 数据集输入模型。 该模型运行速度很快，并产生令人满意的结果。 它也可以实时运行。 我们可以实时运行情感分析以及 ， 脸部识别 ， 人脸识别主要基于卷积神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42129113