介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 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

shapeNet数据集，包括hdf5、带法向量、不带法向量等三种格式数据集--网盘下载链接（永久有效）

数据集格式：Pascal VOC格式(仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：5156 标注数量(xml文件个数)：5156 标注类别数：1 标注类别名称:["fe"] 每个类别标注的框数： fe count = 7762 使用标注工具：labelImg

胎心宫缩监护（CTG.xls）数据有2129个观测值及23个变量，包含了致命心律的各种度量以及基于监护记录的由专家分类的公所特征。

2017美国NHTS数据

共约250w条简体中文语料

a) 传感器高频数据：该数据来自于模温机及模具传感器采集的数据，文件夹内每一个模次对应一个csv文件，单个模次时长为40~43s，采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种，含有24个传感器采集的数据； b) 成型机状态数据（data_spc）：该数据来自成型机机台，均为表征成型过程中的一些状态数据，每一行对应一个模次，数据维度为86维； c) 机台工艺设定参数（data_set）：文件夹中含有注塑成型的81种工艺设定参数； d) 产品测量尺寸(size)：文件夹内含有每个模次产品的3维尺寸；

具体见如下博文： https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/new/129018747 包含100张指针分割数据集，更多的数据集见博文链接。

红海行动电影评论数据集

mnist数据集，这里提供png格式图片，分为训练集和测试集，其中0到9分别为一个单独的文件夹