卡 耐基梅隆大学，所谓PIE就是姿态（POSE）,光照(ILLUMINATION)和表情（EXPRESSION）的缩写，CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，现 有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。
标签： CMUPIEData
上传时间： 2016-12-13
上传用户：BeanCb
高仿微信，实现功能有： 好友之间文字聊天，表情，视频通话，语音，语音电话，发送文件等
上传时间： 2018-09-26
上传用户：529969404
啊啊啊啊啊啊
标签： 表情包啊啊啊啊
上传时间： 2019-03-27
上传用户：6584502
情感识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音、表情和肢体语言中的情感信息识别出来。情感交互是机器通过接收人类的情感信息来模拟人类的情感决策过程，从而表达出自身情感的过程。本文的主要目标是把虚拟人技术应用到人机交互中，研究出具有情感识别功能和情感表达功能的机器。本文的具体工作和贡献包括：第一，详细描述虚拟人的三维模型和情感模型的建立过程。这里介绍了虚拟人实体的建立和控制，以及虚拟人的情感计算模型和情感决策机制。利用三维建模工具和游戏制作软件，来建立虚拟人和虚拟场景，并通过对虚拟人控制模块的设定来驱动虚拟人的动作和行为特点，这使虚拟人能够从行为上表达情感。虚拟人的情感模型是虚拟人情感计算和决策的关键，是虚拟人具有情感能力的基础。这里主要工作就是通过模拟人的情感计算过程和决策机制，来建立虚拟人的情感工作机制，从而控制虚拟人的情感计算过程，使虚拟人具有模拟人的情感表达的能力。第二，通过分析情感语音信号，来识别情感语音信号中的参数信息，并进一步识别出情感语音信号中的情感信息。语音信号中的参数有多种，本文在比较和总结的基础上，选定了三种参数来综合的识别语音信号中的情感信息。在情感语音语料库的基础上建立了情感特征参数数据库，这个数据库的主要是建立特征参数的参数模型，为情感识别建立识别基础。第三，利用隐马尔科夫模型算法在语音信号识别上的优点，来对情感语音信号进行情感信息的识别。情感信息与语言信息有共同的声学特征，只是二者反映的信息不同。通过情感语音信号的特征分析和理论验证，隐马尔科夫模型是一个理想的选择。实验证明，隐马尔科夫模型在情感信息的识别上，表现出很好的识别效果和较高的识别率，为隐马尔科夫模型的应用提供了事实支持。第四，建立人机交互系统原型，通过对整个系统进行测试和验证，来证明人机情感交互的可行性和科学性。验证主要通过情感识别和情感决策两方面进行，情感识别的主要是建立在情感语音识别的基础上，情感决策就是通过验证虚拟人情感表达的结果跟期望值的对比结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：jiabin
ORL人脸库（Olivetti Research Laboratory人脸数据库），诞生于英国剑桥Olivetti实验室。ORL人脸数据库由该实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个人10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。其中人脸部分表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着，戴或不戴眼镜等，人脸姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度，人脸尺寸也有最多10%的变化。该库是目前使用最广泛的标准人脸数据库，特别是刚从事人脸识别研究的学生和初学者，研究ORL人脸库是个很好的开始。
标签： 数据库
上传时间： 2022-07-23
上传用户：qingfengchizhu
三维数据真实反映了对象在三维空间中的形状，若是三维深度数据，则数据还表征了对象的实际尺度，用三维数据无需考虑投影变换。由于二维的图象数据本质上是三维物体在二维空间上投影，造成同一对象在投影平面上具有多边的二维表现，即同一个人的脸部图像随姿态而变换的多样性。与二维图像相比较，三维人脸数据具有以下的优点：1.用三维数据做人脸姿态检测远易于二维图像，且姿态变化不会使信息造成丢失。2.若不考虑三维数据的获取过程，则三维数据由于没有亮度信息，完全不受光照影响。3.因为有三维形状的直接表述，表情的影响将较图像更容易处理。通过基于三维数据的人脸识别，有望克服目前基于二维图像的人脸识别方法所遇到的困难。
标签： 3D人脸识别
上传时间： 2022-07-26
上传用户：moh2000
