深度学习构建人脸面部表情识别系统
本仓库提供了一个资源文件，用于构建人脸面部表情识别系统。该系统基于深度学习技术，能够识别并分类人脸表情。
资源文件内容
- 数据集: 包含48*48像素的灰度图像，面部表情分为7种类别（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊喜、中立）。
- 代码: 提供了从数据集处理到模型训练的完整代码，包括数据预处理、模型搭建、训练和验证。
- 模型: 包含一个卷积神经网络（CNN）模型，用于表情识别。
使用方法
- 数据集下载: 下载并解压数据集文件。
- 代码运行: 按照代码中的说明，运行数据预处理、模型训练和验证脚本。
- 模型应用: 使用训练好的模型进行人脸表情识别。
系统要求
- Python 3.x
- TensorFlow
- Keras
- OpenCV
参考文献
该资源文件的详细描述和实现过程可以参考以下文章：
【实战】深度学习构建人脸面部表情识别系统
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于代码优化、数据集扩展、模型改进等。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议。