DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别

概述 面部表情识别(FER)是一项重要的技术,它在人机交互、驾驶辅助系统和心理健康评估等多个领域都有广泛的应用。FER 的核心目标是将人类面部表情分类为基本的情绪类别,这通常包括快乐、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和愤怒等。 动态面部表情识别(DFER)是 FER 的一个分支,它专注于识别随时间变化的面部表情,这比静态表情识别更具挑战性,因为它需要捕捉到表情的动态变化。早期的 DFER 研究多在受控环境下进...

C# 通过阿里云接口实现人脸属性识别

目录 应用场景 关于阿里云人脸属性识别 开发运行环境 类设计 类属性  类方法 实现代码 创建AFR类 调用举例  小结 应用场景 在个人简历注册系统中,上传个人照片是我们经常遇到的一项功能。为了提高数据采集的有效性,我们需要的功能不仅是能够提供上传一张图片而已,至少我们要对图片的内容进行一个基本的判断,如是否为人像,性别判断等。通过人脸属性识别功能,采集的数据的准确率将明显提高,有效的数据为后期对注...

课堂行为动作识别数据集

一共8884张图片 xml  .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。         本人使用此数据集训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之六 简单进行人脸训练与识别 一、简单介绍 二、简单进行人脸训练与识别 1、LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法进行人脸训练和识...

管理能力学习笔记五:识别团队角色,因才施用

识别团队角色,因才施用,需要做到以下三点 扬长避短 人岗匹配 将合适的人放在合适的位置 人才多样化 团队需要各式各样的人才,才能高效配合 如何做到上述三点 团队角色的概念 如何判断员工的角色 鞭策者 优势 充满干劲内驱力强喜欢竞争和高目标 劣势 忽视他人感受给人造成压力看重眼前利益 协调者 优势 成熟自信澄清目标/优先级调配资源掌控全局 劣势 操控他人不擅长亲力亲为 外交家 优势 外向、热情善于拓展...

基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统(数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql)

1.UI界面          本人训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成电梯内检测电动车任务,并搭配了GUI检测界面,支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。 2.注册登录 并且为用户提供了登录注册功能,使用mysql数据库进行存储和校验。   3.算法准确率         训练的模型准确率在98.6%左右。 4.数据集 本数据集用于...

Ai语音机器人系统语音识别达到了什么水准

AI语音机器人系统语音识别技术概述 AI语音机器人系统的语音识别技术主要依赖于深度学习算法,通过对大量语音数据进行训练,使得模型能够从语音信号中提取有效特征,从而实现高精度的语音识别。这一过程通常包括以下几个关键步骤:  语音采集:通过麦克风等设备收集用户的语音信号。 预处理:对采集到的语音信号进行滤波、噪声去除、音频压缩等处理,以提高语音信号的质量。 特征提取:从预处理后的语音信号中提取有用的特征,...

Python路面车道线识别偏离预警

前言 这篇博客针对《Python路面车道线识别偏离预警》编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤        1. 主要代码        2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件        1. Python        2. Pycharm 二、使用步骤 代码如下(示例): import osfrom PyQt5....

课堂行为动作识别数据集

一共8884张图片 xml  .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。         本人使用此数据集训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...

Pytorch入门实战: 06-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别

第P6周:VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者:K同学啊 🏡 我的环境: 语言环境:Python3.8 编译器:Jupyter Lab 深度学习环境:Pytorch torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 一、 前期准备 1. 设置GPU 如果设备上支持GPU就使用GPU,否则...
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