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使用OpenCV调用Keras模型识别人脸表情（含数据集）

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简介：
本项目利用OpenCV实时捕捉人脸，并结合Keras深度学习框架下的预训练情感识别模型，准确分析面部表情。包含详细的表情识别数据集以供训练和测试。 使用Keras深度学习框架生成一个人脸表情识别模型，并将其保存为h5文件。然后将该模型转换到TensorFlow框架下并导出为.pb格式的文件。最后，在OpenCV中利用dnn模块加载这个.pb模型，用于实时检测和判断人脸的表情。

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  • 使用OpenCV调用Keras模型识别人脸表情（含数据集）
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    本项目利用OpenCV实时捕捉人脸，并结合Keras深度学习框架下的预训练情感识别模型，准确分析面部表情。包含详细的表情识别数据集以供训练和测试。 使用Keras深度学习框架生成一个人脸表情识别模型，并将其保存为h5文件。然后将该模型转换到TensorFlow框架下并导出为.pb格式的文件。最后，在OpenCV中利用dnn模块加载这个.pb模型，用于实时检测和判断人脸的表情。
     
  • 使用Keras进行人脸表情识别
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    本项目利用Keras框架构建深度学习模型，专注于人脸表情识别任务。通过分析面部特征，准确分类多种常见表情，为情绪感知应用提供技术支持。 使用Keras实现人脸表情识别。
     
  • 利用Keras进行人脸表情识别
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    本项目运用深度学习框架Keras构建卷积神经网络模型，旨在有效识别图像中的人脸表情，涵盖多种常见情绪类别。 里面是已经训练好的人脸表情识别模型，只需要将照片路径调对即可进行识别。在使用之前请确保已安装好keras和TensorFlow。如果有任何问题，请留言询问。
     
  • 人脸表情识别数据集.zip
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    该数据集包含丰富的人脸表情图像，适用于进行人脸检测、关键点定位及表情分类等研究。涵盖多种基本面部表情，助力开发智能情感计算应用。 人脸表情识别是人工智能课程设计的一部分。使用Keras构建CNN卷积神经网络，并利用fer2013数据集进行训练，每次训练完成后保存模型。接着通过OpenCV跨平台计算机视觉库与摄像头交互，截取每一帧图像。采用OpenCV的人脸检测功能来定位人脸区域，随后加载已训练好的表情识别模型对画面中的人脸进行预测分析，并将结果实时显示在摄像头的视频流上。整个项目是在Jupyter Notebook环境中设计并实现的，可以直接通过连接到电脑摄像头演示其实际效果。
     
  • CK+人脸表情识别数据集
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    CK+人脸表情识别数据集是一个广泛使用的研究资源，包含来自超过100个参与者的丰富面部表情视频片段，旨在促进对人类情感表达的理解和机器分析。 人脸8种动态彩色表情数据集包含123个受试者（subjects）以及593个图像序列（image sequence）。每个图像序列的最后一帧都标注了动作单元（action units），其中，有327个序列还附上了情感标签（emotion label）。这个数据集在人脸表情识别研究中非常流行，并且许多相关论文都会使用该数据集进行测试。资源包括压缩后的数据文件和关于数据集的介绍文档、公开的研究文献。
     
  • FER2013人脸表情识别数据集
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    FER2013数据集是一个广泛用于研究和开发的人脸表情识别资源库，包含超过35,000张灰度图像及对应的表情分类标签。 该数据集来自2013年Kaggle的一个比赛，包含三个文件：fer2013.bib、fer2013.csv 和 README。
     
  • JAFFE人脸表情识别数据集.zip
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    Jaffe人脸表情识别数据集包含来自日本女性受试者的各种面部表情图像，适用于研究和开发情绪分析与人脸识别技术。该数据集有助于理解人类情感表达，并促进跨文化情绪识别的研究进展。 JAFFE数据集包含213张图像。该数据集中选取了10名日本女学生，每人展示了7种不同表情：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶以及中性表情。
     
  • FER2013数据集的人脸表情识别
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    简介：本文探讨了基于FER2013数据集的人脸表情识别技术，通过分析图像特征以实现对七种基本表情的有效分类。 KAGGLE人脸表情识别FER2013数据集包含了大量用于训练、验证和测试的人脸图像及其对应的表情标签，旨在帮助开发者构建能够准确识别人类面部情绪的模型。该数据集是研究者们进行相关领域实验的重要资源之一。
     
  • 多重人脸表情识别数据集
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    本数据集包含丰富的人脸表情图像，旨在支持研究者进行复杂环境下的人脸表情自动识别技术的研究与开发。 multiPIE人脸数据库包含1515张图片，每张图片的大小为240*280像素。
     
  • 基于深度卷积神经网络的人脸表情识别系统源码、数据集及模型，使用Keras、OpenCV和PyQt5实现
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    本项目为一个人脸表情识别系统，采用深度卷积神经网络技术，通过Keras构建模型，利用OpenCV进行图像处理，并结合PyQt5开发用户界面。提供源码、数据集及预训练模型。 本段落介绍了一种基于深度卷积神经网络的人脸表情识别系统，并使用Keras、OpenCV以及PyQt5库进行开发。该系统的训练与测试采用fer2013数据集。 主要功能包括： - 通过从本地导入图片或直接利用相机拍摄，对静态图像和视频序列进行处理并分析。 - 支持切换不同模型以适应不同的识别需求。 实现原理如下： （一）表情库的建立 在研究中常用的面部表情数据库有美国CMU机器人研究所与心理学系联合开发的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database (CKACFEID) 以及fer2013人脸数据集。本系统选用的是fer2013数据集。 （二）表情识别 - 图像获取：利用摄像头等设备捕捉静态图像或动态序列。 - 图像预处理：调整图片的大小、灰度，校正头部姿态，并进行分割等一系列操作以改善图像质量，减少噪声干扰，统一灰度值及尺寸。这些步骤为后续特征提取与分类识别奠定了坚实的基础。 （三）特征提取 通过将像素点转换成更高级别的图像描述符如形状、运动、颜色和纹理等，在保证稳定性和准确性的同时对大量原始数据进行降维处理。