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基于Python OpenCV的人脸表情情绪识别GUI系统完整项目代码(毕业设计)

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简介:
本项目为基于Python和OpenCV开发的人脸表情情绪识别图形用户界面系统,适用于毕业设计。包含完整的代码实现及详细文档说明。 使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了 Gabor 和 LBP 等传统人脸特征提取方式后发现深度模型效果显著。在 FER2013、JAFFE 和 CK+ 三个表情识别数据集上进行模型评估。环境部署基于 Python3 和 Keras2(TensorFlow 后端),具体依赖安装如下(推荐使用 conda 虚拟环境): ``` cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 如果你是 Linux 用户,可以直接执行根目录下的 env.sh 文件来一键配置环境。

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客服
客服
  • Python OpenCVGUI
    优质
    本项目为基于Python和OpenCV开发的人脸表情情绪识别图形用户界面系统,适用于毕业设计。包含完整的代码实现及详细文档说明。 使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了 Gabor 和 LBP 等传统人脸特征提取方式后发现深度模型效果显著。在 FER2013、JAFFE 和 CK+ 三个表情识别数据集上进行模型评估。环境部署基于 Python3 和 Keras2(TensorFlow 后端),具体依赖安装如下(推荐使用 conda 虚拟环境): ``` cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt ``` 如果你是 Linux 用户,可以直接执行根目录下的 env.sh 文件来一键配置环境。
  • 优质
    本项目专注于开发高效的表情识别技术,通过分析面部特征来解读人类的情绪状态,旨在提供一种准确、快速的人脸情绪识别解决方案。 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序利用Gabor小波变换提取人脸表情特征,并构造表情弹性图。该系统采用基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现对人脸表情的有效识别,在Visual Studio 2010环境下运行通过。
  • Python实时
    优质
    本项目旨在开发一个基于Python的人脸表情实时识别系统。通过运用机器学习和深度学习技术,结合OpenCV等库实现对视频流中人脸表情的快速准确分类与分析。 内容包括: 1. 一份源代码:该代码包含图形界面及配套的图像处理工具类,支持采集个人表情数据,并附带多个预训练模型。 2. 环境配置文件一份:通过使用Anaconda可以快速搭建与复现代码运行所需的环境。 3. 配套毕业论文一篇:请记得不要直接抄袭内容,查重可能无法通过。
  • PythonOpenCV LBPHGUI界面.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python和OpenCV库构建的人脸表情识别系统的完整代码包与图形用户界面。采用LBPH算法实现高精度的表情分类,适合初学者学习参考。 基于Python+OpenCV LBPH实现的人脸表情识别系统完整源码及GUI界面.zip 该项目建议在Anaconda环境中使用PyCharm进行开发,并通过Anaconda安装所需的opencv等库文件。该资源包含一个带有图形用户界面的项目,能够识别高兴和伤心的表情。 此代码为个人毕业设计项目的全部源码,在评审中获得95分的成绩,经过严格调试确保可以正常运行,请放心下载并使用。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者参考学习,并可应用于课程设计、大作业及毕业设计等场景中,具有较高的学习和借鉴价值。 具体操作步骤如下: 1. 收集十几张happy与sad表情的照片,按照标签+序号.jpg的格式命名,存储在训练文件夹内。 2. 将收集到的所有图片转换为灰度图像(因为OpenCV的人脸检测器需要处理的是灰度图),加载OpenCV人脸识别器,并提取面部区域信息。 3. 读取并解析训练集中的所有照片名称。对于happy开头的图片,标签设为1;sad开头则设定标签为2。同时返回人脸坐标和对应的类型标签。 4. 使用LBPH(局部二值模式直方图)方法加载人脸识别器,并用已有的数据进行模型训练。 5. 将预测结果中的数字标签转换成相应的情绪文字描述,完成表情识别功能的实现。 项目资源适合于具备一定基础能力的学习者在此基础上进一步修改和优化。
  • Python分析
    优质
    本项目开发了一套基于Python的情感分析与人脸识别系统,能够实时识别面部表情并分析相应情绪状态。通过机器学习算法训练模型以提高准确率。 基于Python的人脸识别情绪分析系统通过以下步骤实现功能:首先使用OpenCV库中的CascadeClassifier类加载人脸检测器,用于定位输入图像中的人脸;接着利用LBPHFaceRecognizer类从已训练的情绪分类器加载模型,直接预测输入人脸图片对应的情感状态。随后采用NumPy的loadtxt函数导入包含179维特征向量及其标签的数据集作为样本库。 为了便于后续处理,需要使用numpy中的astype方法将所有标签转换为整型数据格式。之后应用scikit-learn库提供的KMeans算法对这些情绪标记进行聚类分析,并从中识别出六种基本的情绪类别。根据上述分类结果定义每一种情感的标识及其在多维空间内的中心位置。 最后,设计一个预测函数来处理新输入的人脸图像:首先将其转换成灰度模式并调整大小至160x160像素;然后利用之前加载好的人脸检测器找到面部区域,并截取该部分进行进一步分析。随后通过情绪分类模型得出具体的标签和概率值作为最终的输出结果。
  • Python
    优质
    本项目提供了一个使用Python编程语言实现的人脸及表情识别系统源代码。利用先进的人工智能技术和机器学习算法,该项目能够准确识别人脸,并进一步分析面部特征以判断多种基本表情,为开发者和研究者提供了便捷的学习资源与应用工具。 本项目使用Python实现基于卷积神经网络的人脸表情识别系统。在尝试了Gabor、LBP等人脸特征提取的传统方法后,发现深度学习模型效果更佳。该项目在FER2013、JAFFE及CK+三个数据集上进行了测试和评估。 环境部署建议采用Python 3与Keras 2(TensorFlow作为后台)进行开发,并推荐使用conda虚拟环境来安装必要的依赖项。
  • .zip
    优质
    本毕业设计项目聚焦于开发一种结合微表情与人脸表情分析的技术方案,旨在提升情绪识别的准确度。该研究通过解析细微面部变化来理解人类情感状态,并探讨其在人机交互、心理评估等领域的应用潜力。 人脸表情/微表情识别可以作为毕业设计项目来完成。该项目使用Gabor滤波进行特征提取,并通过PCA(主成分分析)与LDA(线性判别分析)相结合的方法实现数据降维,最后采用SVM分类器对结果进行分类处理。图形用户界面则选用PyQt工具包开发。此外,libSVM库经过重新编译后,可通过设置全局变量OMP_NUM_THREADS来启用多线程模式加速模型训练过程。
  • OpenCV
    优质
    本项目利用OpenCV库进行人脸检测与关键点定位,并结合机器学习算法对人脸表情进行分类和识别。旨在实现快速准确的表情分析功能。 使用OpenCV进行人脸表情识别,在OpenCV 1.0版本下可以成功编译。其他版本的OpenCV可能需要对代码做一些调整。训练集包含七种不同的表情,每种表情单独存储在一个文件夹中,每个图片仅有人脸区域且大小为48×48或64×64像素,并且是灰度图像。
  • Python期末ResNet.zip
    优质
    本资源为Python课程期末项目的完整代码,实现基于ResNet深度学习模型的人脸表情识别。包含数据预处理、模型训练及测试等模块,适用于初学者研究与学习。 我的Python期末大作业是基于ResNet的人脸表情识别项目,并且已经成功获得了高分通过。
  • Python期末ResNet.zip
    优质
    本资源为Python期末项目的代码文件,实现了基于ResNet深度学习模型的人脸表情识别功能。包含训练和测试所需全部代码及数据集说明文档。 Python期末大作业基于ResNet的人脸表情识别.zip