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

python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。 python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集毕业设计.zip已获导师指导并通过的高分项目。

人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别系统源码 人脸表情识别

tf_emotion_detector 一个基于TensorFlow的人脸表情识别系统

为方便人脸表情识别相关研究者参考，这里将前面博主的原创本文：《人脸表情识别系统介绍——上篇》(链接：https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/91347164)中的技术实现写成了技术论文的形式分享。提供完整的可编辑Word版文件（文件中公式及所贴代码均可编辑、图片高清、格式规范），通过Word转的PDF也在压缩包中。论文截图请见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/121048790

面部表情识别 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能： 1）图片识别可以通过上传本地图片，进行表情识别2）拍摄识别点击快照识别按钮，可以调用摄像头实现拍摄，并进行表情识别 实现原理： 1，表情库的建立 fer2013人脸数据集，可以从kaggle网站上下载 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。 目的: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 主要工作：人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一)  （3）特征提取：将点阵转换成更高级别的图像表述—如形状，运动，颜色，纹理，空间结构等，在保证质量和识别率的降低下，对庞大的图像数据进行降级维处理。 2，表情分析： (1) 获取表情识别地数据

基于LBP和SVM的人脸表情识别系统的设计与实现

人脸表情识别系统介绍——上篇（python实现，含UI界面及完整代码）-附件资源

使用PyQt5做的人脸表情识别图像化界面，该程序是使用Python3.7开发的，利用Dlib库实现人脸识别以及情绪分析的功能。利用 Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个特征点标定，该模型已上传到该资源中，可以直接调用，利用 OpenCv 进行图像化处理，在人脸上画出 68 个特征点，并用红色数字标明特征点的序号。使用嘴巴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜程度作为表情分析的三个指标，通过计算特征点之间的欧氏距离，来判断人脸的表情。该系统主要能够识别惊恐、常态、高兴、生气等四种表情，识别准确率高，速度快。