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  1. HTML5(时代来临,同事们还等什么?上啊不然就out了!)

  2. html5 求助编辑百科名片 HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本,现在仍处于发展阶段,但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术。HTML 5有两大特点:首先,强化了 Web 网页的表现性能。其次,追加了本地数据库等 Web 应用的功能。广义论及HTML5时,实际指的是包括HTML、CSS和Javascr ipt在内的一套技术组合。它希望能够减少浏览器对于需要插件的丰富性网络应用服务(plug-in-based ri
  3. 所属分类:网管软件

    • 发布日期:2013-03-23
    • 文件大小:195kb
    • 提供者:yuanleibin
  1. 表情识别--JAFFE数据集

  2. 表情识别--JAFFE数据集 表情识别--JAFFE数据集 表情识别--JAFFE数据集 表情识别--JAFFE数据集
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-21
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:akadiao
  1. JAFFE人脸数据集

  2. 这里是原始的tiff文件格式图像,JAFFE人脸数据集,选取了10名日本女学生,每个人做出7种表情.7种表情包括:愤怒,厌恶,恐惧,高兴,悲伤,惊讶,中性。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-01-09
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:qq_26479655
  1. Jaffe人脸数据集

  2. Jaffe一个日本人脸数据集,200张,入门数据集,适合新手,很好用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-26
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:liangjun_feng
  1. 213张日本的表情识别人脸图片

  2. JAFFE表情识别数据集,自己做相关的表情识别实验用到,数量不多有213张,但足够做小型相关任务
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-26
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:qq_27857543
  1. 基于深度学习的图像分类方法研究_孟丹.caj

  2. 本文在深度学习框架的基础上对特征提取方法进行了研究,并通过医学图像、人脸表情的检测和分类对其效果进行了验证。本文的研究内容主要包括以下三点:1)提出有约束的高分散主成分分析网络(Constrained High Dispersal PCANet,CHDNet)。本文详细分析了 CHDNet的不同组件对分类性能的影响,针对PCANet的局限性,设计了非线性变化层、多尺度特征池化层,以提高分类性能。将CHDNet应用在医学图像分类中,包括基于Kinect深度图像的人体生理机能自动检测和计算机辅助舌象
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-02
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:olivia_ye
  1. HOG+SVM表情识别.zip

  2. 用jaffe数据集,只分了三类。hog用matlab现成的代码提的,svm调通的别人的C++程序。最后出来效果不怎么好,可能训练数据有点少。有需要的下载。平台vs2017
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-09-03
    • 文件大小:28mb
    • 提供者:qq_42235606
  1. 人脸表情识别数据集 jaffe.zip

  2. 人脸表情识别数据集 JAFFE JAFFE数据集一共有213张图像.选取了10名日本女学生,每个人做出7种表情.7种表情包括: Angry,Disgust,Fear,Happy,Sad,Surprise,Neutral.(愤怒,厌恶,恐惧,高兴,悲伤,惊讶,中性)
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:Robin_Pi
  1. 表情识别数据集(Jaffe\CK+\Fer2013)

  2. 表情识别数据集(Jaffe\CK+\Fer2013)
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:332mb
    • 提供者:qq_43484660
  1. 机器学习常用数据集 AR DBF1 JAFFE ORL

  2. 机器学习常用数据集 AR DBF1 JAFFE ORL
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:205mb
    • 提供者:yhzhou96
  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. 面部表情识别:该项目的主要目的是开发面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪,即快乐,愤怒,悲伤,中立和惊奇-源码

  2. 面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪,即快乐,生气,悲伤,中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别(FER)的问题,但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络(CNN)。 因此,提出了一种新颖的CNN架构,并将多个数据集(例如FER2013,FER +,JAFFE,CK +)和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_42116672
  1. 基于Multi-kernel 和KRR的数据还原算法

  2. 由于数据被核化后不能还原, 使核方法的应用受到局限. 对此, 提出一种基于Multi-kernel 和KRR的数据还原算法. 首先, 通过同类数据中已知数据进行多次核化迭代, 使已知数据在超高维欧氏空间中呈线性; 然后, 利用已知数据对同类未知数据进行线性表示, 并以Kernel ridge regression (KRR) 算法进行未知数据的回归; 最后实现数据还原. 选取Iris flower 和JAFFE 两类数据集进行还原实验, 实验结果表明, 所提出的算法可以有效地还原未知数据, 而且
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:646kb
    • 提供者:weixin_38592758