本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

与经典的卷积神经网络（CNN）相比，提出的胶囊网络欣顿可以使用更少的网络层来很好地完成分类任务，并以更快的速度达到收敛。 胶囊网络的原理是基于CNN，只是将神经元形式从标量转换为向量，即一个胶囊，然后通过动态路由方法选择适合最终输出的胶囊1 。在胶囊网络的基础上，使用反卷积来还原图像并优化原始图像和还原图像之间的误差。 通过数据增强处理的名为Cohn- Kanade Database Plus（CK +）的经典面部情绪数据库用于进行实验。 最近，分类结果与NAO机器人结合在一起。 NAO机器人可以通过改变眼睛的颜色并说出结果来形象化情感，从而达到将理论与实践相结合的目的。

面部识别 使用TensorFlow进行面部表情识别 介绍 深度学习的面部表情识别。 使用TensorFlow 1.4实现CNN（卷积神经网络）。 代号 Test_Images：用于测试模型的图像目录。 Train_Images：用于转换神经网络的图像目录。 collect_images.py：从Bing和Google收集面部图像。 convert_images.py：将图像文件（* .jpg，*。jpeg， .png）转换为数据集文件（ .bin）。 dataset.py：用于训练或测试神经网络的数据集类。 cnn.py：创建CNN并对其进行训练或对图像进行分类。 运行代码示例 将图像转换为数据集 >>> import convert_images as ci >>> ci.IMAGES_DIR = './Train_Images' >>> ci.main('./train.b

面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，生气，悲伤，中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别（FER）的问题，但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络（CNN）。 因此，提出了一种新颖的CNN架构，并将多个数据集（例如FER2013，FER +，JAFFE，CK +）和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项目中使用的不同数据集是FER-2013和FER +数据集，扩展Cohn-Kanade（CK +）数据库，日本女性面部表情数据库（JAFFE）和实时收集的图像。 这样做是为了提高模型的泛化能力，并注意模型不会偏向特定人群。 所使用的数据集主要在姿势，图像质量，对齐方式，清晰度等方面有所不同。 屏幕截图

针对疲劳驾驶的六种表情 ,提出几何规范化结合 Gabor滤波提取表情特征 ,使用支持向量机对疲劳驾驶的面部表情分类识别的系统。首先对视频图像预处理进行几何规范化 ,利用二维 Gabor核函数构造最优滤波器 48个,获取 48个面部表情特征点 ,最后利用支持向量机进行面部表情分类识别。实验结果表明径向基函数的 SVM性能最好。

我的Github项目：人脸面部表情识别项目的数据集文件，项目地址：https://github.com/He-Xiang-best/Facial-Expression-Recognition

FER-面部表情识别 这项工作是为了证明以下问题： : 使用卷积神经网络和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。 CNN模型已经过调整，即使在低端设备上也具有出色的性能。 使用说明 按照进行神经网络训练。 文件结构： FER_CNN.ipynb-训练CNN的教程 FER.py-使用预先训练的模型进行推断 model.json-神经网络架构 weights.h5-训练过的模型权重 安装 建议使用Python虚拟环境。 用于模型预测 pip install -r requirements.txt 要么 pip install opencv-python pip instal

我的Github项目：人脸面部表情识别项目的模型文件，项目地址：https://github.com/He-Xiang-best/Facial-Expression-Recognition

FER 基于FER2013 Kaggle数据集的面部表情识别模型。 当前模型可实现约67％的精度。 在添加更多训练数据集以提高概括能力的过程中。 对模型体系结构进行一些调整可能会提高准确性。

基于卷积神经网络及特征提取的面部表情识别算法.pdf