文件名称：人脸表情识别技术
文件大小：16.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 19:04:14
人脸表情识别技术 面部表情识别分为以下任务： 任务1：简介和概述介绍项目的数据和概述。 查看在该项目结束时将要构建的最终产品的演示。 Rhyme介面简介。 从NumPy，Matplotlib和Keras导入基本模块和辅助函数。 任务2：浏览数据集显示Emotion FER数据集中每种表达类型的一些图像。 检查训练数据中的班级不平衡问题。 任务3：生成训练和验证批次通过实时数据增强生成张量图像数据的批次。 指定训练和验证图像目录的路径，并生成一批扩充数据。 任务4：创建卷积神经网络（CNN）模型设计具有4个卷积层和2个完全连接层的卷积神经网络，以预测7种面部表情。 使用Adam作为优化器，使用分类交叉熵作为损失函数，并使用精度作为评估指标。 任务5：训练和评估模型通过调用model.fit（）方法来训练CNN。 使用ModelCheckpoint（）保存与更高的验证准确性相关的权重
【文件预览】：
Face-Expression-Recognition-using-Keras-master
----main.py(577B)
----model.json(9KB)
----haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
----Pipfile(273B)
----camera.py(1KB)
----Project Folder(1B)
----model_weights.h5(17.15MB)
----model.png(33KB)
----Pipfile.lock(49KB)
----requirements.txt(2KB)
----model.py(1KB)
----README.md(2KB)
----Facial_Expression_Training.ipynb(724KB)