【文件属性】：
文件名称：facial-expression-recognition:使用CNN的FER
文件大小：1.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-09 00:28:26
cnn facial-expression-recognition emotion-recognition Python
面部表情识别
使用卷积神经网络的面部表情识别。
概述
要求
Python3.5
OpenCV
凯拉斯
张量流gpu
学习
数据
：包括35587张lableled图像，您可以下载fer2013.tar.gz并在data文件夹中解压缩fer2013.csv 。
：包括15399个基本图像和3954个复合图像。
一些处理过的数据可以在这里找到： ://pan.baidu.com/s/14xwd8YeTFk_LDKVn0YSbQA PWD：xxm5
如何使用
获取数据
运行python3 data_process.py生成用于训练的npy文件
运行python3 train.py进行训练，训练后您将获得3个“ Gudi ...”文件
复制“ Gudi_model_100_epochs_20000_faces.data-00000-of-00001”并将其重命名为“ Gudi_mod
【文件预览】：
facial-expression-recognition-master
----data_process.py(5KB)
----train.py(3KB)
----dataset_loader.py(957B)
----haarcascades()
--------haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml(588KB)
--------haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
--------haarcascade_eye.xml(333KB)
----pics()
--------1sF=1.1.png(61KB)
--------2raf_aligned.png(66KB)
--------2sF=1.1.png(66KB)
--------5sF=1.1.png(55KB)
--------1raf_aligned.png(61KB)
--------5surprised.jpg(11KB)
--------5raf_aligned.png(55KB)
--------5sF=1.3.png(55KB)
--------2sF=1.3.png(66KB)
--------3sF=1.1.png(48KB)
--------1sF=1.3.png(61KB)
--------3surprised.jpg(8KB)
--------4disguested.jpg(8KB)
--------1happy.jpg(12KB)
--------4raf_aligned.png(37KB)
--------4sF=1.1.png(37KB)
--------2happy.jpg(15KB)
--------4sF=1.3.png(37KB)
--------3raf_aligned.png(48KB)
--------3sF=1.3.png(48KB)
----README.md(3KB)
----data()
--------README(102B)
----tflearn_logs()
--------README(17B)
----emojis()
--------neutral.png(12KB)
--------fearful.png(16KB)
--------sad.png(16KB)
--------disgusted.png(16KB)
--------happy.png(16KB)
--------surprised.png(14KB)
--------angry.png(14KB)
----predict_pic.py(1KB)
----predict_cam&video.py(5KB)
----constants.py(1KB)