This software recognizes person's faces and their corresponding emotions from a video or webcam feed. Powered by OpenCV, Dlib, face_recognition and Deep Learning.
## Demo
![Image](https://user-images.githubusercontent.com/22372476/47372515-920f0180-d707-11e8-9ba5-d3f51020958a.gif)
## Dependencies
- Opencv
- Cmake
- Dlib
- [face_recognition](https://github.com/ageitgey/face_recognition)
- Keras
Note : If you are facing issues installing dlib in your system then use google collab its comes as pre-installed.
## Usage
<!-- - Download a `shape_predictor_68_face_landmarks.dat` file from [here](https://drive.google.com/open?id=1hyDn8eJ5yaTVkMgdKGmoFIn48zwdvIkg) and put in the folder. -->
- `test` folder contain images or video that we will feed to the model.
- `images` folder contain only images of person face to perform face recognition.
- `models` contain the pre-trained model for emotion classifier.
- `emotion.py` can to run to classify emotions of person's face.
- `face-rec-emotion.py` can recognise faces and classify emotion at a time.
- face_recognition library uses the FaceNet Implementation for face recognition.For more details please visit [here](https://github.com/ageitgey/face_recognition)
`python emotion.py`
`python face-rec-emotion.py`
## To train new models for emotion classification
- Download the fer2013.tar.gz file from [here](https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data)
- Move the downloaded file to the datasets directory inside this repository.
- Untar the file:
`tar -xzf fer2013.tar`
- Download train_emotion_classifier.py from orriaga's repo [here](https://github.com/oarriaga/face_classification/blob/master/src/train_emotion_classifier.py)
- Run the train_emotion_classification.py file:
`python train_emotion_classifier.py`
## Deep Learning Model
The model used is from this [research paper](https://github.com/oarriaga/face_classification/blob/master/report.pdf) written by Octavio Arriaga, Paul G. Plöger, and Matias Valdenegro.
![Model](https://i.imgur.com/vr9yDaF.png?1)
## Credit
* Computer vision powered by OpenCV.
* Neural network scaffolding powered by Keras with Tensorflow.
* FaceNet [Research Paper](https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf)
* Convolutional Neural Network (CNN) deep learning architecture is from this [research paper](https://github.com/oarriaga/face_classification/blob/master/report.pdf).
* Pretrained Keras model and much of the OpenCV code provided by GitHub user [oarriaga](https://github.com/oarriaga).
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基于tensorflow实现的卷积神经网络实现人脸检测以及情绪识别python源码+模型+项目说明.zip
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2023-11-26
17:03:03
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源码可以从视频或网络摄像头中识别出人的面部和相应的情绪。由OpenCV、Dlib、face_recognition和深度学习提供支持。 依赖关系 Opencv Cmake Dlib,face_recongnition模块需要提前安装好了。 使用方法 test文件夹包含我们将要提供给模型的图像或视频。 images文件夹只包含人脸图像,用于进行人脸识别。 模型包含情感分类器的预训练模型。 emotion.py可以运行以分类人的面部表情。 face-rec-emotion.py可以同时识别面部和分类情绪。 face_recognition库使用FaceNet实现进行人脸识别。 python face-rec-emotion.py 训练用于情感分类的新模型 从这里下载fer2013.tar.gz文件 将下载的文件移动到此存储库中的数据集目录。 解压缩文件:tar -xzf fer2013.tar 从orriaga的仓库下载train_emotion_clas
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基于tensorflow实现的卷积神经网络实现人脸检测以及情绪识别python源码+模型+项目说明.zip (20个子文件)
code
utils
__init__.py 0B
preprocessor.py 623B
data_augmentation.py 10KB
inference.py 1KB
grad_cam.py 7KB
visualizer.py 6KB
datasets.py 6KB
emotions.py 3KB
test
dinner.mp4 2.49MB
report.pdf 958KB
tested.gif 1.07MB
testvdo.mp4 2.12MB
testgif.gif 5.03MB
models
emotion_model.hdf5 852KB
images
Modi.jpg 21KB
Trump.jpg 48KB
Vijay.jpg 753KB
Obama.jpg 11KB
README.md 2KB
face-rec-emotion.py 7KB
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