FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具，支持Python 3.6及以上版本，依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情，输出JSON格式数据，支持MTCNN和Haar Cascade分类器，使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口，可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别，适用于多种应用场景。

VERN AI是一种先进的情感识别和预测系统，为对话AI提供实时情感分析功能。系统可精确识别愤怒、恐惧、喜爱和悲伤等情绪，并以0-100的强度评分表示，大幅超越常规情感分析工具的表现。VERN AI集成简便，支持API调用和本地部署，广泛应用于客户服务、营销分析和社交监听等领域，助力企业深入理解用户情绪，提高互动质量。

该项目提供详尽的深度学习教程，包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程，并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace，适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源，从基础到实战。

Imentiv AI提供面部情绪识别软件，分析视频中演员的情绪表现，为内容创作者提供情感洞察。该工具有助于理解内容的情感影响，优化视频作品的吸引力。Imentiv AI还支持图像、音频和文本的情绪识别，以及LinkedIn档案分析，满足多样化的情感分析需求。

HowToReply.AI利用人工智能技术，为用户提供智能化的消息回复解决方案。通过分析场景、关系和语气，生成恰当的回复内容。支持多种情感色彩定制，包括幽默、严肃和中立等，并可添加表情符号。该工具致力于优化各类社交场合的沟通体验，提升对话效率和质量。无论日常聊天还是重要对话，均能提供智能、得体的回复建议。

本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。

GPT 4o是OpenAI推出的新一代AI模型，提供实时文本、视觉和音频交互功能。它具备GPT-4级别的智能，支持增强情感识别，处理速度更快。GPT 4o的多模态能力可无缝处理各类输入，创造自然高效的人机交互体验。该技术将在教育、工作和日常生活中广泛应用，推动AI普及。免费用户也可体验高级AI功能，体现了AI技术的普惠性。

L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。