基于卷积神经网络实现的面部表情识别项目。采用卷积神经网络(CNN)来完成特征提取和分类的任务，因为 CNN 是模仿人脑工作并建立卷积神经网络结构模型的著名模型，所以选择卷积神经网络作为构建模型体系结构的基础，最后不断训练，优化，最后达到较准确识别出面部表情的结果。

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）

通过训练jaffe数据库，实现识别人脸高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情，并圈出。可调用电脑摄像头实时监测。内附有使用说明，可以使用。仅供学习参考。

这里面包含整个基于神经网络深度学习 ，实现人脸识别项目，包括原始数据 ，训练数据 训练模型 测试数据等，包含演示同步ppt文件， 使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情 以及整个卷积的介绍，可以做为入门以及会议上介绍使用的文档。 参考文件 基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt介绍及基于python3实现识别源代码。

资源包含文件：设计报告word+项目源码 图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析、理解，图像识别的过程可分为图像处理和图像分析两个过程 图像处理是指对所需要分析的图像进行一系列的图形操作，包括拉伸缩放、旋转翻转、颜色变换、像素保留……，图像分析是指通过图像的特征来反馈图像信息并且分类，最简单的是基于统计的方法、最常用的是深度学习方法 数据资源：本次实验为面部表情的二分类识别，情绪为高兴和沮丧，各表情图像 5000 张 技术支持：Keras、TensorFlow、VoTT、OpenCV、PIL 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122449608?spm=1001.2014.3001.5502

keras实现人脸表情识别

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主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维处理。 （4）基于运动特征的提取：提取动态图像序列的运动特征 （5）分类判别:包括设计和分类决策(在表情识别的分类器设计和选择阶段，主要有以下方法：