该系统用于实时识别人脸表情。

简介：
该项目构建了一个基于PyQt5的人脸表情识别图像化界面，该程序采用Python 3.7进行开发，并借助Dlib库实现了人脸识别和情绪分析的强大功能。为了实现人脸识别，系统充分利用了Dlib官方提供的预训练模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”，该模型已成功上传至本资源，用户可以直接调用。此外，OpenCV库被用于进行图像处理，具体操作是在人脸上精确标记出68个关键特征点，并以红色数字清晰地标注每个特征点的序号。 表情分析则基于嘴巴张开比例、眼睛睁开程度以及眉毛倾斜程度这三个关键指标；通过计算这些特征点之间的欧氏距离来准确判断人脸所表达的情绪。总而言之，该系统能够可靠地识别出惊恐、常态、高兴和生气这四种基本表情，并且在识别准确率和运行速度方面均表现出色。