基于python卷积神经网络的人脸表情识别项目

3.1 项目业务要求 数据格式要求：支持png、jpg、jpeg、tiff等多种格式类型、多种大小的图片数据的读入和预测；界面要求：运行流畅，响应快，交互性良好，能够在有限的时间内对目标数据进行识别并保存结果。 3.2 人脸检测 人脸检测是计算机视觉领域中的一个基础问题，它的目标是在一张图像或视频中快速准确地定位和识别出其中的人脸区域。人脸检测被广泛应用于人脸识别、视频监控、表情分析等方面。 人脸检测的主要思路是利用计算机视觉技术从图像中提取特征，并应用分类器进行分类。常用的人脸检测算法包括： 1）基于Haar特征的人脸检测算法：该方法利用Haar-like小波特征作为分类器的输入，采用级联AdaBoost算法进行训练，具有较高的检测速度和较好的精度。OpenCV中也实现了该算法。 2）基于HOG特征的人脸检测算法：该方法将图像分割成多个小的局部图像块，提取每个块的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征，并利用分类器对这些特征进行分类，相较于Haar模板，在处理倾斜人脸姿态时更有效。该算法在人脸检测任务中也有着很好的表现……