利用keras搭建学习模型，学习人脸表情数据库，在视频流上利用OpenCV人脸识别模型采集人脸，并根据人脸表情进行分类，代码含有数据集，软件利用Python开发

使用keras进行图像识别分类 如果我有一个图像数据集，它非常非常小，我想自己捕获、并希望教会计算机能够识别或区分一些指定的类别，我应该怎么办呢？假设我有几千张图像，我想训练一个模型，能够从一个类别自动检测出另一个类别。但是，我只有这么少的数据，那我能不能够训练出一个深度神经网络来成功地对这些图进行像分类呢？经过研究，我发现，人们在计算机视觉领域中遇到的常见情况是：用很少的数据来训练深度神经网络。让我们面对这一现实：并非每个人都可以访问Google或Facebook这样的大数据，而且有些数据很难获得。但我也发现，这种问题的解决方案其实非常简单。今天，我将带领你们学习如何使用那些较小的图像数据集