这个基于深度学习的人脸实时表情识别项目是一个集成了TensorFlow、OpenCV和PyQt5等技术的创新性应用。通过结合这些先进的工具和框架，项目实现了对五种主要表情（愤怒、高兴、中性、悲伤、惊讶）的实时识别，为用户提供了一种全新的交互体验。 在这个项目中，TensorFlow作为深度学习框架发挥了重要作用，通过训练深度神经网络模型来识别人脸表情。OpenCV则负责处理图像数据的输入和输出，实现了对摄像头采集的实时视频流进行处理和分析。而PyQt5作为用户界面库，为项目提供了友好的图形用户界面，使用户能够方便地与系统进行交互。 通过这个项目，用户可以在实时视频流中看到自己的表情被准确地识别出来，无论是愤怒、高兴、中性、悲伤还是惊讶，系统都能给予及时的反馈。这不仅为用户提供了一种有趣的玩法，也具有一定的实用性。例如，可以将这个系统集成到智能监控系统中，实时监测员工或学生的情绪状态，及时发现异常情况。 由于该项目在Python 3.7下进行了充分测试，因此具有较高的稳定性和可靠性。同时，项目采用了模块化设计和易部署性的原则，使得用户可以轻松地部署和运行这个系统。

1，从OpenCV官网下载的4.6.0安装包，默认不包括opencv_contrib模块，opencv_contrib模块包含了人脸检测和识别需要的相关接口。 2，该安装包在Windows10环境，使用CMake 3.21.0 + OpenCV4.6.0 + contrib4.6.0 + VS2022编译的OpenCV安装包，下载后放到本地电脑，在工程中引用库即可使用。 3，编译过程，可参考笔者博客 https://chexl.blog.csdn.net/article/details/127808455?spm=1001.2014.3001.5502

基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别基于YOLO2和ResNet算法的监控视频中的人脸检测与识别

使用faceapi.js实现的人脸识别，有动态视频检测的，也有图片检测的，有需要的同学可以下载来看看，记得要在本地服务器上打开你的网页才能使用

1.本程序主要处理BMP位图。 2.为了方便读者学习，程序各步骤都被拆分开实现了，通过点击相应按钮可以看到每个步骤处理的结果。 3.如果是进行人脸识别，需要先打开一幅位图依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，然后再打开需要比较的第二幅位图，也是依次进行所有操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。

11_人脸检测与识别系统（openCV源码）

人脸检测和识别完整项目 人脸检测和识别完整项目 人脸检测和识别完整项目

本文研究了复杂采集环境下的可靠检测问题。充分考虑了车联网场景下，由 于非理想的图像获取视角和复杂的采集环境而导致的人脸检测漏检/误检问题， 深入研究了 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测算 法，提出了改进的非极大值抑制算法，降低人脸漏检率和误检率。融合了基于上 下文信息训练的小脸（Tiny face）检测网络，构成多分支级联神经网络，提高了 小脸的检测准确率。经过实验分析，本文中设计的人脸检测算法有效地提高了复 杂车联网环境下人脸检测准确率。

移动开发-视频监控中基于iOS平台的人脸检测与识别.pdf

基于Android平台的人脸检测与识别研究及实现.pdf