基于CNN和HOG双路特征融合的人脸表情识别.docx下载

weixin_39820535 2022-11-03 16:13:25

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用C#做学习型人脸识别程序（尝鲜版）DEMO和源码

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

基于HOG+LBP构建多标签分类机器学习模型同时实现人脸+表情识别系统

基于HOG、LBP完成特征工程，基于SVM/RF/XGBOOST/GBDT/CNN/DNN完成人脸识别+表情识别

Python人脸图像特征提取(HOG、Dlib、CNN方法)一、HOG人脸图像特征提取1、HOG特征：1) 主要思想：2) 实现方法：3) 性能提高：4) 优点2、HOG特征提取算法的实现过程：二、Dlib人脸图像特征提取1.Dlib介绍2.主要特点三、卷积神经网络人脸图像特征提取1、卷积神经网络简介2、卷积神经网络结构1) 输入层2) 隐含层卷积层池化层输出层一、HOG人脸图像特征提取1、HOG...

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