表情识别数据集(Jaffe\CK+\Fer2013)下载

PIPI_333 2020-12-23 05:49:57

表情识别数据集(Jaffe\CK+\Fer2013)
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表情识别数据集(Jaffe\CK+\Fer2013)

基于keras搭建的神经网络实现的面部表情识别系统源码+答辩PPT（使用FER2013、JAFFE和CK+数据集）.zip 个人大四的毕业设计、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分96.5分。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 <资源说明> 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学该资源内项目源码是个人的毕设或者课设、作业，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96.5分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业行为。

dataset文件夹：数据集（ck+，fer2013，jaffe） input文件夹：输入数据，用来测试GUI models文件夹：通过训练集以训练好的模型 output文件夹：GUI输出的结果 src：源码创建环境： conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt 使用方法： 1.train.py :执行python src/train.py --dataset fer2013 --epochs 300 --batch_size 32 //将在指定的数据集（fer2013或jaffe或ck+）上按照指定的batch_size训练指定的轮次或 2.直接运行gui.py。

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train使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。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，深度模型效果显著。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Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。人脸识别之表情识别项目源码+数据集+训练模型+详细教程文档（python毕业设计） conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requi

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train使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。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，深度模型效果显著。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Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。人脸识别之表情识别项目源码+数据集+训练模型+详细教程文档（python毕业设计） conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requi

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