#### 介绍
人工智能期末团队选题，人脸表情识别系统
#### 软件架构
软件架构说明
数据集采用的是Fer2013
通过keras进行卷积神经网络模型的训练
通过cv2识别人脸获取图片然后进行表情识别
### 流程
一、生成模型
##### 1.解析数据集
##### 2.搭建卷积神经网络模型
##### 3.训练卷积神经网络模型
##### 4.保存卷积神经网络模型
二、表情识别
##### 1.预处理图片
##### 2.表情识别
##### 3.GUI展示
##### 4.开启摄像头实时分析照片
#### 安装教程
直接克隆项目到本地即可使用，唯一注意点：如果没有安装keras，那么安装keras的版本要和tensorflow的版本对应
#### 使用说明
选择图片，点击分析即可生成结果分析表。
使用摄像头时，请保证人脸在摄像头中，系统会自动判断你的表情并显示在你的脸下方，同时在GUI中生成你的表情的分析图
人脸表情识别系统.zip （9个子文件） 
FER-master 
人脸表情识别模型训练CNN.ipynb 60KB 人脸表情识别模型训练RNN.ipynb 7KB 人脸表情识别模型训练VGG.ipynb 41KB my_model.h5 6.72MB FER.py 7KB GUI.py 8KB haarcascade_frontalface_default.xml 908KB README.md 976B confusion_matrix.py 3KB 3333333333 
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