脸部表情识别是一项利用计算机视觉和机器学习技术来分析人类面部表情的技术。通过捕捉人脸关键点，理解人们的感情状态，并在情感计算、人机交互等领域有着广泛应用。
开源深度学习框架用于面部表情识别（FER）。经过训练的模型在fer2013数据集上达到了65%的准确性。
如果您喜欢这个项目，请给予支持。
该项目依赖关系如下：
- Python (>= 3.3)
- TensorFlow (>= 1.1.0)
- OpenCV (python3版本)
该框架已经在Ubuntu和macOS Sierra系统中进行了测试，其他平台不确定是否能正常工作。如遇到问题，请反馈以便及时解决。
使用方法演示：要运行演示程序，只需在命令行输入：
```
python3 main.py
```
然后，程序将创建一个窗口以显示网络摄像头捕获的场景。按空格键可以捕捉当前帧中的面部并识别其表情。
如果仅想运行此演示而无需从头开始训练模型，则可跳过以下步骤。
训练模型：如果您希望自己从头开始训练模型，请先下载fer2013数据集，并将其提取到data/fer目录下。
5星
