文件名称：FrontEnd-EmotionDetection：使用TensorFlow.js在浏览器上进行情感检测
文件大小：51.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 01:52:11
javascript machine-learning chrome deep-learning tensorflow
前端情感检测 这是使用进行实时情感检测，以将预训练的模型加载到浏览器中。 抽象 检测人脸 我们使用两种方法来检测人脸： 数据集 我们结合两个数据集： Microsoft 作为训练情绪检测模型的数据集之一。 真实世界的情感面Kong数据库作为另一个数据集。 转换模型 使用将Keras模型转换为.json文件，以加载和运行Javascript推理。 要求 对于MobileNetImage.html和MobileNetWebcam.html ： ：FaceDetector：Android，macOS，Windows 10 platfrom上的Chrome。 转到Chrome浏览器chrome://flags/#enable-experimental-web-platform-features并启用该功能 对于TinyFaceDetectWebcam.html，您可以在Chrome，Safari和Firefox上运行。 演示版 注意，戴眼镜可能会降低预测结果的准确性。 所有演示均在我们的服务器上 （通过Chrome Shape Detection API进行人脸检测） （
【文件预览】：
FrontEnd-EmotionDetection-master
----models()
--------mobilenetv2_models()
--------mobilenetv1_models()
--------tiny_face_detector()
----src()
--------MobileNetImage.html(7KB)
--------TinyFaceDetectWebcam.html(10KB)
--------public()
--------MobileNetWebcam.html(9KB)
----images()
--------tfjs_webcam.gif(13.98MB)
--------yolo_webcam.gif(6.94MB)
--------tfjs_upload.gif(2.54MB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----dist()
--------face-api.min.js(525KB)
--------face-api.js.map(1.65MB)
--------face-api.js(756KB)