人脸表情识别压缩包。

简介：
人脸表情识别系统设计，是人工智能领域的一个典型课程项目。该设计方案采用Keras框架构建卷积神经网络（CNN），并通过fer2013数据集对网络模型进行训练，以确保模型的准确性和稳定性。在训练过程中，每次迭代产生的优化模型都会被妥善保存下来。随后，借助OpenCV跨平台的计算机视觉库，系统实现了与摄像头的实时交互，能够逐帧捕获摄像头捕捉到的图像。利用OpenCV强大的人脸识别功能，系统能够准确地检测出图像中的人脸区域。接着，加载先前训练好的表情识别模型，对检测到的面部图像进行预测分析，从而判断出人物的面部表情。最后，预测结果会以可视化的方式直接叠加到摄像头实时显示的画面上，为用户提供直观的识别演示效果。该项目的设计和开发工作均在Jupyter Notebook环境中完成，使得用户能够方便地运行和展示整个系统的识别效果。