JAFFE表情识别数据库，目前比较简单的人脸表情数据库，适合初学者做一些验证性实验研究，能够很好的用于验证算法。

人脸表情识别数据集

人脸表情识别数据集 JAFFE JAFFE数据集一共有213张图像．选取了10名日本女学生，每个人做出7种表情．7种表情包括： Angry，Disgust，Fear，Happy，Sad，Surprise，Neutral．（愤怒，厌恶，恐惧，高兴，悲伤，惊讶，中性）

原始CK+人脸表情数据集，包括以下四个文件： 1、cohn-kanade-images.zip：123 个受试者的 593 个表情序列，所有序列都是从中性表情到峰值表情。 2、 Landmarks.zip：所有序列的所有图像都用68点的AAM标记。 3、 FACS_labels.zip：每个序列 (共593) 只有 1 个 FACS 文件，标注了最后一帧（峰值帧）的 AU值和强度。 4)、Emotion_labels.zip：593 个序列中只有 327 个有表情编码。与 FACS 文件一样，每个序列只有一个 Emotion 文件，标记了最后一帧的表情编码（0=中性，1=愤怒，2=蔑视，3=厌恶，4=恐惧，5=快乐，6=悲伤，7=惊讶）。

驾驶员表情识别系统设计与实现，是我在专业课期末考核时做的一个项目，项目内容较多，在研究过程中遇到了很多未知数，需要大家不断的查阅资料。项目的发展性也很高，可以对其不断地添加各种功能，需要不断地完善。表情识别是目前研究的热门领域，具有广阔的研究前景。本文主要针对人脸表情识别的定义、发展历程、识别方法。并简要介绍了几种关于人脸检测、特征提取、表情分类的经典算法，通过对不同算法的分析得出目前表情识别发展中存在的问题，并对未来的表情识别做出了总结与展望。希望在今后的学习中可以对该系统做进一步的改进，比如在语音提示方面。当识别到驾驶员情绪状态为疲劳、生气、伤心时，可以适当的给予提醒或者播放相应的音乐帮助驾驶员提神，这样使得驾驶的环境更加安全、舒心。

基于fer2013数据集 人脸表情识别模型，验证集准确率稳定在65%，训练期间测试集最高准确率达到68%，

基于matlab的表情识别代码CNN的面部表情识别层次委员会 基于MatConvNet的MATLAB实现 [挑战] SFEW部分的获奖者，“野外挑战中的第三次情感识别”（），2015年 [论文]“，”多模式用户界面杂志（JMUI），2016年 1.输入预处理 Forder lib1_AlignFace_NormalizeInput包括 人脸注册代码（基于多管道的对齐方式） MatConvNet工具箱的输入归一化（照明归一化，对比度增强）+输入矩阵（imdb）格式的代码 下载以下库进行人脸注册 /pipeline_modules_functions/module1_ZR_FaceDetector 请访问→下载并解压缩“ face-release1.0-basic.zip”→将解压缩的文件移至“ module1_ZR_FaceDetector” /pipeline_modules_functions/module3_INTRAFACE_LandmarkDetector 请访问→下载并解压缩“ FacialFeatureDetection＆Tracking_v1.4.0.zip”→将文件移至

数据采集方式：采集自互联网； 表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立；二维连续模型； 数据集大小：总计1800000张图片，其中450000是提供离散以及连续的标签，是目前自然条件下最大的表情识别图片数据集，也是提供二维连续模型标签中最大的数据集。

基于matlab的表情识别代码

可以识别表情中的七中情绪 程序说明：expressiondb是表情库，请放于e盘根目录下。 test1是程序，运行即可。