Facial 第3页

Fer2013表情识别数据集还原为jpg

Fer2013数据集下载https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge

Slayer_Zhao·2020-08-26 13:33

ICCV2015论文 Joint Fine-Tuning in Deep Neural Networks for Facial Expression Recognition解析

1、主要贡献提出了一种基于深度神经网络的表情识别新方案（DTAGN），首先构建DTAN（deeptemporalappearancenetwork）网络和DTGN（deeptemporalgeometrynetwork）网络，分别获取输入图像序列的人脸外貌特征和人脸关键点几何特征，然后通过一个融合网络，实现表情特征融合与识别。该方案适用于训练数据集不充分的情况。2、实现过程图1、整体结构图2、DT

qq_32528489·2020-08-25 01:56

多途径采集人脸并利用简单CNN网络构建简易人脸识别系统

代码已上传到GitHub上：https://github.com/Chaphlagical/Facial-Recognition.git准备：python3.6，dlib,python-opencv,tensorflow

Chaphlagical·2020-08-21 18:37

retinaface人脸对齐

https://github.com/foamliu/MobileFaceNet-PyTorchdefalign_face(sample):facial5points=sample['landmarks

ShellCollector·2020-08-21 00:22

表情识别实验

1.实验数据实验数据采用Kaggle的一个表情分类比赛数据（https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge

米翁方·2020-08-20 10:55

人脸关键点: DCNN-Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection

TensorSense·2020-08-18 17:47

《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》复现

1.引言锵锵锵，好久不见，我又肥来了，前一段时间上网找资料的时候偶然发现一篇关于人脸关键点检测的文章，应该说这篇论文是关键点检测的看山鼻祖，论文主页：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm，一篇中文翻译的博客：基于DCNN的人脸特征点定位。我大概看了一遍发现这个论文的思路对我有很大的帮助，同时整体神经网络结构的搭建也不算太复杂，因

蜡笔小新丶不小心·2020-08-18 16:26

Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection实践总结

测试代码：https://github.com/luoyetx/mini-caffe/tree/master（example中deeplandmark例子）训练代码：https://github.com/luoyetx/deep-landmark测试代码的配置参考：http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/68495341训练代码，在配置好GPU版本c

XZZPPP·2020-08-18 14:43

对 CNN facial point detection[CVPR2013]一文的实现

在Deepconvolutionalnetworkcascadeforfacialpointdetection一文中，作者实现了基于CNN的人脸标注算法。而后续发表在CVPR2014上的关于人脸识别的文章，很大程度上都依赖于前端人脸标注算法的准确性。本人尝试在ConvNet上对该网络进行了实现。收获有以下几点：1.结构与权重初始化对训练过程的影响。在研究中发现：深度卷积网的可优化性严重依赖于结构和

kklots·2020-08-18 13:21

paper3：UV-GAN: Adversarial Facial UV Map Completion for Pose-invariant Face Recognition

UV-GAN:AdversarialFacialUVMapCompletionforPose-invariantFaceRecognition对抗式人脸UV映射完成后的姿态不变人脸识别一．背景①传统DCNN下的人脸识别：问题：用DCNN提取的人脸表示用于人脸识别的模型在正脸间的识别性能很好，但是在侧脸-正脸之间的识别性能则会下降10%。由此可见，姿态不变的人脸识别仍然是一个具有挑战性。理论上的解决

LiuShuangmax·2020-08-16 01:22

Facial Recognition Using Motion Vectors: H.264（论文翻译）

乔木自燃wwq·2020-08-11 00:50

a novel facial emotion recognition scheme based on graph mining翻译

摘要近年来，科学、社会、技术领域已经见证了图数据应用的激增。在这些领域当中，表情识别是令人感兴趣的一个领域，其在实际生活中产生了许多应用，如：人机交互、驾驶安全、疼痛监测等等。在这篇论文中提出了一种新的基于图挖掘的人脸表情识别方法，跳脱了人脸区域表征的定式，改用由节点和边组成的图来表征人脸区域，并且采用gSpan频繁子图挖掘算法来发现表情图数据中的频繁子结构。通过采用重叠率公式来减少子图的数量。在

taojianglong·2020-08-07 17:57

Deep Facial Expression Recogniton: A survey笔记

这篇文章是北邮的邓伟洪教授关于DeepFacialExpressionRecognition,DFER的一篇综述性文章，该文章被计算机视觉顶会CVPR收录。目前，FER（FacialExpressionRecogniton）主要存在两个问题：一个就是缺少大量的数据来训练表情识别网络，一旦网络训练数据量过少，就会发生过拟合的现象，这点目前还没有有效的解决办法；另一个问题就是由于年龄、性别、道德背景等

taojianglong·2020-08-07 17:25

2019 CVPR之人脸识别：Facial Feature Embedded CycleGAN for VIS-NIR Translation

FacialFeatureEmbeddedCycleGANforVIS-NIRTranslation当前的问题及概述：由于两个模态的光谱成分的差异以及配对训练数据的不足，可见光-红外跨模态人脸识别仍然是一个具有挑战性的任务。本文提出了一种将可见光人脸图像转换成伪近红外图像的方法，该方法通过嵌入CycleGAN的一种新的人脸特征来实现。模型及loss：嵌入CycleGAN的人脸特征流程图如图1所示，

matlabLKL·2020-08-06 13:30

人脸关键点 HRNet-Facial-Landmark-Detection

原版：https://github.com/HRNet/HRNet-Facial-Landmark-Detection我改的：https://github.com/jacke121/HRNet-Facial-Landmark-Detection

ShellCollector·2020-08-05 04:02

Facial Landmark Detection

源地址：http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375OCTOBER18,2015BYSATYAMALLICK51COMMENTSFaciallandmarkdetectionusingDlib

weixin_30345577·2020-08-03 06:32

ck+database:Comprehensive Database for Facial Expression Analysis论文笔记

ComprehensiveDatabaseforFacialExpressionAnalysis摘要：ck+数据集提供了CMU匹兹堡AU编码的面部表情图像数据库，目前包含来自182个不同种族的成年受试者的2105个数字化图像序列，执行大多数主要FACS动作单元..该数据库是迄今为止对面部表情分析进行比较研究的最全面的。1、引言我们首先描述面部表情分析的问题空间。该空间包括多个维度：levelofd

yinghua2016·2020-08-01 08:54

PFLD: A Practical Facial Landmark Detector

转载：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-04-17-20PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!研究背景人脸关键点检测，在很多人脸相关的任务中，属于基础模块，很关键。比如人脸识别、人脸验证、人脸编辑等等。想做人脸相关的更深层次的应用，人脸关键点是绕不过去的点。正是因为它是一个基础模块，所以对速度很敏感

xz1308579340·2020-07-30 22:41

论文《From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach》笔记

论文：FromFacialPartsResponsestoFaceDetectionADeepLearningApproach.pdf实现：暂无这篇论文发表于ICCV2015，很有借鉴意义，论文提出了一个新的概念deepconvolutionalnetwork(DCN)，在FDDB数据集上达到了目前世界领先水准，这篇论文可以与之前《JointCascadeFaceDetectionandAlign

帅气的小王子·2020-07-30 22:20

AttGAN: Facial Attribute Editing by Only Changing What You Want

AttGAN:FacialAttributeEditingbyOnlyChangingWhatYouWantpapermotivation与starGANZ几乎同时间发表的另一篇人脸属性多领域迁移的论文。使用一个统一的框架进行人脸属性的迁移。demo：https://www.youtube.com/watch?v=gnN4ZjEWe-8主要贡献：1.通过将latentrepresentation与

摩根0·2020-07-29 22:19

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

GANimation:Anatomically-awareFacialAnimationfromaSingleImagepapermotivation近期生成对抗网络（GAN）在人脸表情合成任务中取得了惊人的表现，其中最成功的架构是StarGAN，但该架构只能生成不连续的表情。为突破这一局限，本文提出了一种基于动作单元（AU）标注的新型GAN条件化方法，可以从单张图像和表情编码生成连续的表情动画，

摩根0·2020-07-29 22:19

论文笔记（三）：Multi-Label Balancing with Selective Learning for Attribute Prediction

论文下载：https://github.com/JackwithWilshere/Facial_Attributes_Papers/blob/master/07_AAAI2018_SelectiveLearning.pdf1

spectre7·2020-07-28 20:30

论文复现报告：Deep Region and Multi-label Learning for Facial Action Unit Detection

论文复现报告：DeepRegionandMulti-labelLearningforFacialActionUnitDetection第一次跑caffe代码，纯属自我练习，顺便记下一点心得和发现。此次复现参考自http://blog.csdn.net/u011668104/article/details/77412332感谢前人的分享。严格来讲我跑了三遍caffe。1.第一遍使用标签{-1,1}，

scut_salmon·2020-07-28 10:29

kaggle官网Facial Keypoints Detection教程（1）：deeplearning篇

注册亚马逊AWS服务，建立EC2实例注册首先，注册AWS服务，这个比较简单，安装官网AWS的步骤进行即可，这里要注意的是，注册过程中需要输入信用卡或者借记卡帐号，然后要输入联系方式，之后会从美国打一个自动语音电话过来进行确认，这个过程中会从卡里扣1美刀。AWS服务有12个月的免费时间，但是如果消费了非免费的内容，还是会从你的帐号里进行扣费，所以，手头比较紧的小伙伴们一定记得在不用的时候关闭AWS服

jing_liking·2020-07-28 00:28

怎么用英语形容长相？

“五官”的英语没有five，而是：Facialfeatures:五官Feature:特征Facial是fa

燕贼·2020-07-16 01:42

Secrets of the booming beauty business

IMG_4985(20190106-101332).jpg重点词汇facial-sheetmask面膜serum/ˈsɪrəm/n.血清；护肤精华conglomerate/kənˈɡlɑːmərət/n

清晨起床满满正能量_Go·2020-07-15 14:46

论文解读|Super-realtime facial landmark detection and shape fitting by deep regression...

资料论文全名：Super-realtimefaciallandmarkdetectionandshapefittingbydeepregressionofshapemodelparameters代码地址：https://github.com/justusschock/shapenet官方文档：https://shapenet.readthedocs.io/en/latest/论文地址：https:

ChengLaun·2020-07-13 19:21

论文阅读 Robust Facial Landmark Detection via a Fully-Convolutional Local-Global Context Network

Abstract1）文章提出了新的全局的语义框架融入到整个网络中。网络设计的关键是核卷积，核卷积的关键在于此处的卷积核没有参数学习，是固定的一个核。此核能够模糊local网络的输出，实则是平滑输出，然后用global网络进行refine2）后处理上用了一个2D-PCAbased网络模型来过滤外点Contribution提出了核卷积用dilation卷积扩大感受野整个方法可以不适用人脸检测Local

枯叶蝶KYD·2020-07-13 15:12

人脸关键点：TCDCN-Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning

《FacialLandmarkDetectionbyDeepMulti-taskLearning》发表于ECCV-2014，作者来自香港中文大学汤晓鸥团队的ZhanpengZhang等人。创新点：1.将MTL（多任务学习）结合CNN应用到人脸关键点检测2.为解决各任务有着不同收敛速度而导致的优化难问题，提出针对多任务学习的earlystopping。Zhang等人将MTL（Multi-TaskLe

TensorSense·2020-07-13 15:04

2015/1/1

Facial,羊咩咩。当时还是睡意惺忪的我，一下子清醒了。然后各种想哭。我自己觉得包括父母在内，没有任何人有义务去对你好。当然也没有任何人有权利去强迫你做什么事情。所以很感动。

映彤_·2020-07-13 14:39

人脸识别 -关键点检测：Robust Facial Landmark Detection via a Fully-Convolutional Local-Global Context Network

RobustFacialLandmarkDetectionviaaFully-ConvolutionalLocal-GlobalContextNetwork通过全卷积-局部全局语义网络实现鲁棒的关键点检测TechnicalUniversityofMunich慕尼黑科技大学摘要原文译文Whilefully-convolutionalneuralnetworksareverystrongatmodel

alfred_torres·2020-07-13 02:10

基于树莓派和OpenCV的人脸识别

树莓派和摄像头安装好长这样安装OpenCV树莓派(RaspbianBuster)下的opencv、opencv_contrib的源码安装下载相关程序在树莓派终端中gitclonehttps://gitee.com/jeebus/Facial_Recognition.gitcdFacial_Rec

这个我会·2020-07-13 00:06

Adaptive Feature Mapping for Customizing Deep Learning Based Facial Expression Recognition

AdaptiveFeatureMappingforCustomizingDeepLearningBasedFacialExpressionRecognitionModel基于自适应特征映射的自定义深度学习面部表情识别模型摘要：自动面部表情识别可以大大改善人机界面。当机器知道人类的情感时，它可以提供更好更个性化的服务。这种改进是人工智能时代的一个重要进步。近年来，随着大量数据的积累，深度学习方法的识

惜&忆·2020-07-10 10:39

人脸关键点: Wing Loss for Robust Facial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks

原文链接：https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/80150508#commentseditWingLossforRobustFacialLandmarkLocalisationwithConvolutionalNeuralNetworks由萨里大学研究人员（第一至四作者）与江南大学研究人员（第五作者）共同研究，被CVPR2018收录，最早

TensorSense·2020-07-08 09:43

FER2013以及FERPlus数据集分享

原下载地址为：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-r

机器包子猫·2020-07-08 03:42

【数据集】日本女性面部表情The Japanese Female Facial Expression（JAFFE）

TheJapaneseFemaleFacialExpression(JAFFE)Database参照：https://zenodo.org/record/3451524#.XnwOo6gzaM9Thedatabasecontains213imagesof7facialexpressions(6basicfacialexpressions+1neutral)posedby10Japanesefema

oneresidue·2020-07-07 18:52

人脸表情系列：论文阅读——Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning

task是表情识别，将一张图像视为两部分组成：expressivecomponent和neutralcomponent。从一张图像中生成该个体的无表情图像称为de-expressionlearningprocedure，则这个过程中逐步抛掉的就是expressivecomponent。既然是抛掉的部分，如何使用呢？本文借助同尺寸的两组featuremaps，得到两者间的差也就是被抛掉的expres

lyn_beginning·2020-07-07 15:18

【实作】CNN-微表情识别

微表情识别一、数据集说明使用的数据集是FER2013kaggleFER2013https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge

YeZzz·2020-07-05 22:00

Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection阅读笔记

CVPR2013摘要本文提出了一种通过3级卷积神经网络估计脸部关键点的新方法。在每一级，网络的输出都是鲁棒且准确的。卷积网络的深度结构能在初始阶段中，从全部的脸部区域中提取出高级的特征，这些有利于关键点的准确定位。有两个主要的优点：1、整张脸的上下文信息都被利用到了，2、关键点的几何学约束已经被暗含了。避免了局部优化方法带来的缺点。网络的后两级被训练用于局部优化初试预测值。1、介绍脸部关键点检测对

xiaohao陈·2020-07-05 15:38

人脸关键点检测之Facial landmark detection using Multi-Task Learning

2014ECCV的paper1.Introduction作者认为，人脸关键点检测不是一个孤立的问题，应该与其他问题联系起来(比如头的姿势、有无旋转、有无戴眼镜、有没有笑)。为什么要这样猜想呢？因为人脸处于不同的状态，其特征也是不同的。对于不同的图片，如果CNN能区分出它的状态，那么会更有利于检测关键点。比如侧脸和正脸的关键点的位置是不同的。有没有旋转，关键点的分布也是不同的。因此，本文提出一种多任

coder_mckee·2020-07-04 06:47

A Compact Embedding for Facial Expression Similarity 阅读笔记

ACompactEmbeddingforFacialExpressionSimilarity文章的主要贡献是提出了一个更贴近人的视觉偏好的简约空间，来描述面部表情。最后，得到一个16维度的特征。文章认为，表情的分布不是完全符合语义特征，Forexample,smilescancomeinmanysubtlevariations,fromshysmiles,tonervoussmiles,tolau

hfutyfl802·2020-07-02 02:15

Facial Landmark Detection(人脸特征点检测)

From：https://www.jianshu.com/p/6e0618e5c4bf原文地址：http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/

Jackery_Shh·2020-07-02 00:12

Differential Generative Adversarial Networks: Synthesizing Non-linear Facial Variations with Limited

Abstract面对人脸数据缺失的问题，提出了用D-GAN生成人脸从而增加数据量的方法。D-GAN可以用很小的训练数据生成逼真人脸。'endtoend'D-GANstructure一般的用gan生成特殊表情的思维就是上面一半，用“默无表情”的图作为约束，生成有表情的图，然后用一个标准判别器判断哪个生成的表情是真实的。但是问题是这个约束并不能保证能生成我们要的表情，它只能保证生成的图片足够真实（因为

DeepWeaver·2020-07-01 13:52

LADN: Local Adversarial Disentangling Network for Facial Makeup and De-Makeup

LADN:LocalAdversarialDisentanglingNetworkforFacialMakeupandDe-Makeup摘要本文是基于局部对抗网络来做的，可以用来美妆也可以用来去美妆。中心思想是多尺度重叠的判别器在基于内容的消去网络，获得面部图片的局部迁移细节。目前的网络无法实现细节。交叉风格迁移无监督的设置。没有配对的妆前妆后照片可以拿到。文中主要贡献使用局部对抗判别器而不是剪切

Walter Wu·2020-07-01 04:53

读论文：LADN: Local Adversarial Disentangling Network for Facial Makeup and De-Makeup

1前言传统算法做美妆迁移的时候，如下图所示，把A*的美妆迁移到B上面。但是这样会有一些问题：A和A*难以同时获得A和B要做对齐工作其他而LADN:LocalAdversarialDisentanglingNetworkforFacialMakeupandDe-Makeup这篇文章，解决了上述的一些缺点，其效果特色在于：同时实现化妆和卸妆效果；美妆迁移后的人脸的面部细节保留好。其技术特点在于：局部对

木水_·2020-07-01 03:34

Facial Landmark Detection(人脸特征点检测)

原文地址：http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375作为计算机视觉研究员，我们很早就开始研究人脸。

xiamentingtao·2020-06-29 23:18

MesoNet: a Compact Facial Video Forgery Detection Network 论文阅读

MesoNet:aCompactFacialVideoForgeryDetectionNetwork这一篇论文其实还蛮好懂得，没有什么非常复杂的东西。主要思想是基于中层的语义进行检测，MesoNet是mesoscopicnetwork，mesoscopic是细观、介观的意思，在原文中有对这一点进行说明Weproposetodetectforgedvideosoffacesbyplacingourm

独孤天·2020-06-28 22:17

face landmark detection(人脸特征检测)

本文参考了如下博文：（1）http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection/#comment-2471797375（2）https://blog.csdn.net

机器视觉-zjuer·2020-06-27 09:46

tf32: 一个简单的cnn模型：人脸特征点训练

都要进行人脸对齐，那么人脸对齐方法就要获取人脸的特征点：下面是一个很早之前的简单代码，可以根据需要使用目前好的网络：数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1oAsq5eU密码：q952facial_keypoints_detection.pyimportpan

MachineLP·2020-06-27 09:44

2017 倒计时116-109天记录一些小目标，查看前一天

从会所出来就已经1点钟啦，然后去了做facial我的脸红的收了588.观察两天看效果如何，再决定是否继续买package，买package要5000.太贵啦！！！

咸鱼默默·2020-06-27 00:25

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