三层（卷积+池化）+两层（全连接+Dropout）。1.识别是否带墨镜。 2.识别人脸朝向（直视、左、右、上）。 3.识别表情（自然、生气、高兴、伤心）。 4.识别人脸

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。

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

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

人工智能_人脸识别_表情识别_基于Python的人脸识别之表情识别项目相关源码 简介 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。 环境部署 基于Python3和Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。

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。

是基于MATLAB的人脸表情识别，印度一个大牛写的，能够检测出五种基本表情。自己加了注释，亲测能跑。

人脸表情识别 2020.8.22，重构了整个仓库代码，改用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的train使用起来不太方便，这里改成了py脚本实现。 2020.12.18，根据反馈，修改了Jaffe的优化器设置。 简介 使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。 环境部署 基于Python3和Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。 git clone https://github.com/luanshiyinyang/FacialExpressionRecognition.git cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt 如果你是Linux用户，直接执行根目录下的env.sh即可一键配置环境，执行命令为bash env.sh。 数据准备 数据集和预训练模型均已经上传到百度网盘，链接给出，提取密码为2pmd。下载后将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件，将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件，均解压即可得到包含图像的数据集（其中rar后缀的为原始jaffe数据集，这里建议使用我处理好的）。 项目说明 传统方法 数据预处理 图片降噪 人脸检测（HAAR分类器检测（opencv）） 特征工程 人脸特征提取 LBP Gabor 分类器 SVM 深度方法 人脸检测 HAAR分类器 MTCNN（效果更好） 卷积神经网络 用于特征提取+分类 网络设计 使用经典的卷积神经网络，模型的构建主要参考2018年CVPR几篇论文以及谷歌的Going Deeper设计如下网络结构，输入层后加入(1,1)卷积层增加非线性表示且模型层次较浅，参数较少（大量参数集中在全连接层）。 模型训练 主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练，JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率（该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题），JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率（这两个数据集为实验室采集，较为准确标准）。 执行下面的命令将在指定的数据集（fer2013或jaffe或ck+）上按照指定的batch_size训练指定的轮次。训练会生成对应的可视化训练过程，下图为在三个数据集上训练过程的共同绘图。 python src/train.py --dataset fer2013 --epochs 300 --batch_size 32 模型应用 与传统方法相比，卷积神经网络表现更好，使用该模型构建识别系统，提供GUI界面和摄像头实时检测（摄像必须保证补光足够）。预测时对一张图片进行水平翻转、偏转15度、平移等增广得到多个概率分布，将这些概率分布加权求和得到最后的概率分布，此时概率最大的作为标签（也就是使用了推理数据增强）。 GUI界面 注意，GUI界面预测只显示最可能是人脸的那个脸表情，但是对所有检测到的人脸都会框定预测结果并在图片上标记，标记后的图片在output目录下。 执行下面的命令即可打开GUI程序，该程序依赖PyQT设计，在一个测试图片（来源于网络）上进行测试效果如下图。 python src/gui.py 上图的GUI反馈的同时，会对图片上每个人脸进行检测并表情识别，处理后如下图。 实时检测 实时检测基于Opencv进行设计，旨在用摄像头对实时视频流进行预测，同时考虑到有些人的反馈，当没有摄像头想通过视频进行测试则修改命令行参数即可。 使用下面的命令会打开摄像头进行实时检测（ESC键退出），若要指定视频进行进行检测，则使用下面的第二个命令。 python src/recognition_camera.py python src/recognition_camera.py --source 1 --video_path 视频绝对路径或者相对于该项目的根目录的相对路径 下图是动态演示的在Youtube上某个视频上的识别结果。

基于PYTHON的人脸表情识别，识别表情包括高兴愤怒等

简要说明 1.本系统是基于Python的人脸识别和表情识别 2.人脸识别算法采用HOG方向梯度直方图做特征算法 3.表情识别算法采用经典几何特征算法 上传的压缩包为本系统源代码。 使用说明： 1.装载Python后，请添加dlib人脸库 2.请直接运行ingui.py，即可进入登录UI界面 （用户名和密码在User.txt文件里，可自行添加和修改用户名和密码） 3.本系统一共有登录界面、主界面、实时检测界面等8个UI界面，请尽情享受编程的乐趣。 我将持续更新本系统和其他内容，敬请关注！！！