【源码】基于PyTorch的面部表情识别系统

项目简介

这是一个基于PyTorch框架构建的面部表情识别系统，借助深度学习技术，特别是ResNet残差网络，实现对人脸表情的识别。

项目的主要特性和功能

1. 利用OpenCV进行人脸检测与定位。
2. 采用基于ResNet的深度学习模型进行特征提取和表情分类。
3. 提供数据预处理、模型训练和验证的脚本。
4. 支持在实时视频中进行人脸表情识别。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装Python和PyTorch，通过以下命令安装其他依赖项： bash pip install -r requirements.txt

数据集准备

1. 下载并解压缩提供的面部表情数据集到指定目录。
2. 运行create_data.py，该脚本会创建存放数据和模型的目录，将facial_data.csv文件中的图像和标签分开，生成data.csv和label.csv文件。

训练模型

运行main.py文件开始训练模型，训练时会调用process.py中的data_label方法，将数据分割成训练集和校验集，并将图像与label.csv文件通过下标进行标注。 bash python main.py

使用模型进行预测

运行video_predict.py在实时视频中进行人脸表情识别，程序将使用摄像头捕获视频帧，检测人脸并输出识别结果。 bash python video_predict.py

注意事项

运行脚本前需修改配置文件中的路径和其他参数以适配自身环境和数据集。因深度学习模型训练需大量计算资源，建议在有GPU的机器上运行以提高效率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】