实时面部情绪识别系统 Emotion-recognition 使用指南
【免费下载链接】Emotion-recognitionReal time emotion recognition项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-recognition
项目概述
Emotion-recognition 是一个基于深度学习的实时面部情绪识别系统，能够通过摄像头实时捕捉人脸并分析其情绪状态。该系统支持识别7种基本情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
项目结构详解
Emotion-recognition/ ├── emotions/ # 情绪识别示例图片 │ ├── Happy.PNG # 快乐情绪识别示例 │ ├── angry.PNG # 愤怒情绪识别示例 │ ├── disgust.PNG # 厌恶情绪识别示例 │ ├── neutral.PNG # 中性情绪识别示例 │ ├── sad.PNG # 悲伤情绪识别示例 │ └── scared.PNG # 恐惧情绪识别示例 ├── fer2013/ # 情绪数据集目录 │ └── fer2013/ │ └── readme.txt # 数据集说明文档 ├── haarcascade_files/ # OpenCV人脸检测模型 │ ├── haarcascade_eye.xml # 眼睛检测模型 │ └── haarcascade_frontalface_default.xml # 正面人脸检测模型 ├── models/ # 训练模型文件 │ ├── _mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5 # 预训练情绪分类模型 │ └── cnn.py # 卷积神经网络模型定义 ├── load_and_process.py # 数据加载和预处理模块 ├── real_time_video.py # 实时视频情绪识别主程序 ├── train_emotion_classifier.py # 情绪分类器训练脚本 ├── requirements.txt # 项目依赖包列表 └── README.md # 项目说明文档快速开始
环境配置
首先安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt主要依赖包包括：
- opencv_python==4.2.0.32（计算机视觉库）
- Keras==2.3.1（深度学习框架）
- pandas==0.25.3（数据处理库）
- numpy==1.17.4（数值计算库）
实时情绪识别演示
运行实时情绪识别程序：
python real_time_video.py程序启动后会打开两个窗口：
- your_face窗口：显示摄像头捕捉的实时画面，检测到的人脸会用红色矩形框标记，并显示识别出的主要情绪标签
- Probabilities窗口：以条形图形式展示各种情绪的概率分布
自定义模型训练
如果需要训练自己的情绪分类模型：
python train_emotion_classifier.py训练过程支持以下功能：
- 数据增强（旋转、平移、缩放、水平翻转）
- 学习率动态调整
- 早停机制防止过拟合
- 模型性能自动保存
核心功能模块
人脸检测系统
使用OpenCV的Haar级联分类器进行实时人脸检测：
- haarcascade_frontalface_default.xml：正面人脸检测
- haarcascade_eye.xml：眼睛检测辅助
情绪分类模型
基于mini_XCEPTION卷积神经网络架构：
- 输入尺寸：48×48×1（灰度图像）
- 输出类别：7种基本情绪
- 准确率：在FER2013数据集上达到66%
数据处理流程
load_and_process.py模块负责：
- FER2013数据集加载
- 图像预处理和归一化
- 数据格式转换
技术特点
实时性能优化
- 图像尺寸自动调整（默认300像素宽度）
- 人脸检测优化参数设置
- 神经网络推理加速
多情绪概率分析
系统不仅识别主要情绪，还提供所有情绪的概率分布，能够处理混合情绪场景。
使用技巧
- 环境要求：确保摄像头正常工作，光照充足
- 最佳距离：人脸距离摄像头30-50厘米效果最佳
- 退出程序：按'q'键退出实时识别模式
模型性能
预训练模型_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5在FER2013情绪分类数据集上取得了66%的准确率，在实时应用中表现出良好的性能。
该系统为心理学研究、人机交互、智能监控等应用场景提供了强大的技术支撑，通过深度学习技术实现了准确、实时的面部情绪分析。
【免费下载链接】Emotion-recognitionReal time emotion recognition项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/Emotion-recognition
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
