基于深度卷积神经网络的人脸表情识别系统
介绍
本资源文件提供了一个基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统的源码、数据集和模型。该系统由Keras、OpenCV和PyQt5库实现，训练和测试集采用了fer2013表情库。通过本系统，用户可以实现对静态图片和视频中的人脸表情进行识别和分析。
主要功能
- 图片和视频处理：
- 支持从本地导入图片进行分析。
- 支持通过摄像头实时拍摄图片或视频进行分析。
- 模型切换：
- 用户可以根据需求切换不同的模型对图片进行处理，以获得更准确的表情识别结果。
实现原理
1. 表情库的建立
目前，研究中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。
本系统采用了fer2013人脸数据集作为训练和测试数据。
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。
这些预处理步骤旨在改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后续的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的图像表述，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处理。
使用说明
- 环境配置：
- 确保安装了Keras、OpenCV和PyQt5库。
- 下载并解压本资源文件。
- 运行程序：
- 打开终端或命令行，进入程序所在目录。
- 运行主程序文件，启动人脸表情识别系统。
- 操作指南：
- 通过界面选择导入本地图片或使用摄像头拍摄。
- 选择合适的模型进行表情识别。
- 查看识别结果并进行分析。
注意事项
- 请确保系统环境配置正确，避免因缺少依赖库导致程序无法运行。
- 在使用摄像头拍摄时，请确保光线充足，以获得更好的识别效果。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。