python0491 基于深度学习的表情识别系统

项目介绍

人脸表情分析是一项复杂且具有挑战性的任务，随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人脸表情分析得到了广泛的研究。但是，当前研究人员还主要在理论上对人脸表情分析进行研究，由于实际场景的复杂性，人脸表情分析在实际环境中还未能大规模应用。本文针对人脸表情分析这一特定的应用环境，利用计算机视觉方法来解决人脸表情分析人员的检测问题。 在人脸表情区域提取阶段，本文基于选择搜索。选择搜索主要通过图像自身具有的颜色空间、形状、纹理以及层次等特征来进行层次分组，并且结合穷举搜索和分割强度等因素，同时使用图像结构来指导特征采样过程。利用选择搜索，使图像中的人脸表情位置将被尽可能多的被捕捉，而不是利用单一的技术生成可能的人脸位置。 根据人脸表情分析这一特定的应用场景，本文采集和设计了专门的人脸表情样本集来训练人脸表情分析人员检测模型，本文采用深度卷积网络的人脸表情监测算法，利用TensoFlow深度学习框架，实现人脸表情分析人脸表情监测系统。 本文采用的算法在实际人脸表情分析环境进行实验，实际测试结果表明算法是可行且高效的，达到了人脸表情分析人脸表情监测的精度要求。