图像处理——人脸情绪识别（Python卷积神经网络）
项目简介
本项目基于Python和卷积神经网络（CNN）实现人脸情绪识别。通过训练模型，能够识别出人脸图像中的七种情绪：愤怒（angry）、厌恶（disgusted）、恐惧（fearful）、高兴（happy）、中性（neutral）、悲伤（sad）和惊讶（surprised）。
项目背景
人脸表情是传播人类情感信息与协调人际关系的重要方式。表情识别是指从静态照片或视频序列中选择出表情状态，从而确定对人物的情绪与心理变化。在日常生活中，人类习惯从面部表情中吸收非言语暗示，那么计算机可以完成类似任务吗？答案是肯定的，但是需要训练它学会识别情绪。
项目任务
给定人脸照片，完成具体的情绪识别。选手需要根据训练集数据构建情绪识别任务，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。
数据说明
赛题数据由训练集和测试集组成，训练集数据集按照不同情绪的文件夹进行存放。其中：
- 训练集：2.8万张人脸图像
- 测试集：7千张人脸图像
所有图像的尺寸为48*48像素，数据集包括的情绪标签包括以下7类：
- angry
- disgusted
- fearful
- happy
- neutral
- sad
- surprised
项目步骤
- 图片基本情况查看：查看训练集中的图片数量和基本信息。
- 图片处理：使用ImageDataGenerator对图片进行预处理，包括归一化、数据增强等。
- 模型构建：构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
- 模型训练：使用训练集数据对模型进行训练，并保存最优模型。
- 验证集验证模型效果：使用验证集数据验证模型的准确性和效果。
- 使用模型进行预测：使用训练好的模型对测试集图像进行情绪识别。
环境要求
- Python 3.8
- TensorFlow 2.3
- PyTorch（可选）
总结
本项目提供了一个基于卷积神经网络的人脸情绪识别解决方案，适合初次接触图像处理和深度学习的用户参考。通过本项目，用户可以了解如何使用Python和深度学习技术进行图像分类任务。