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 表情符号深度学习概述

如今,我们使用多种表情符号或头像来表达我们的心情或感受。它们充当人类的非语言线索。它们成为情感识别、在线聊天、品牌情感、产品评论等的关键部分。针对表情符号驱动的故事讲述的数据科学研究不断增加。

从图像中检测人类情绪非常流行,这可能是由于计算机视觉和深度学习技术的进步。在这个深度学习项目中,为了过滤和定位相应的表情符号或头像,我们将对人类面部表情进行分类。

关于数据集

我们将用于该项目的图片数据集是 FER2013(面部表情识别 2013)。它包含48*48像素的灰度人脸图像。图像位于中心并占据相同的空间。以下是我们数据集中存在的面部表情类别:

  • 0:生气

  • 1:厌恶

  • 2:壮举

  • 3:快乐

  • 4:悲伤

  • 5:惊喜

  • 6:自然

数据集:面部表情识别数据集

深度学习创建表情符号数据集

http://www.dinnco.com/news/36751.html

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