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

简介：
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。