基于深度学习的面部表情识别系统python源码+数据集+全部数据资料（高分毕业设计）.zip

# 人脸表情识别 #### 项目介绍 基于深度学习的人脸表情识别系统设计与实现 #### 软件架构 软件架构说明 使用已有的公开数据集进行人脸表情识别模型的训练。还有常见的那些公开数据集比如FER2013、CK+、JAFFE这种，都是可以拿来做数据集的。这些数据集通常包含了大量的人脸图像，每张图像都标注了相应的表情类别，上传一部分照片，自己给照片打上相应的标签。对采集到的人脸数据进行标注，即为每张图像或视频帧打上相应的表情标签。标注工作可以通过人工标注或者半自动标注工具来完成。对于已有的数据集或者采集到的数据，可以使用数据增强技术来增加样本的多样性和数量。数据增强技术包括图像旋转、镜像翻转、亮度调整。  Resnet（Residual Network）模型：一种深度残差网络结构，通过使用残差块（Residual Block）解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。它在人脸表情识别等领域取得了很好的效果。ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含多个卷积层和恒等映射（Identity Mapping），通过跨层连接（Skip Connection）将输入和输出相加，保证了网络的信息传递和梯度流动。 CNN（Convolutional Neural Network）模型：经典的卷积神经网络结构，由卷积层、池化层和全连接层组成，通过卷积操作和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。简单CNN结构简单、易于理解和实现，在人脸表情识别等任务中也取得了不错的效果。 Xeception模型：Xception是一种极端深度卷积神经网络结构，是Google提出的一种基于Inception架构改进的模型。Xception采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）替代传统的卷积操作，大大减少了模型参数和计算量，并提升了模型的性能。Xception在人脸表情识别等领域也有很好的应用。  分类结果输出模块 分类结果输出模块应该在用户界面上以清晰、直观的方式展示分类结果。可以采用图形化展示的方式，如在界面上显示识别出的表情图标或动态效果，以直观地反映分类结果。同时，也可以通过文本形式显示分类结果，包括类别名称、置信度等信息，以便用户查看。为了增强用户体验，分类结果输出模块可以提供一些交互功能，如点击图标或结果文本可以查看详细的分类信息、切换不同的分类结果展示方式等。用户可以通过这些交互功能更方便地了解分类结果，进行进一步的操作或分析。分类结果输出模块应该能够实时更新显示最新的分类结果。当系统进行分类预测时，输出模块应该及时更新界面上的显示内容，以确保用户能够即时获取到最新的分类信息。在设计分类结果输出模块时，需要考虑到可能出现的异常情况，如模型无法对输入数据进行分类或分类结果不确定等。系统应该具备相应的异常处理机制，能够给出友好的提示信息并处理异常情况，以保证系统的稳定性和可靠性。为了方便系统管理和故障排查，分类结果输出模块可以设计成具有日志记录功能。系统可以记录每次分类结果的相关信息，包括时间、输入数据、输出结果等，以便日后查看和分析。 数据库设计 实体-关系（E-R）图是一种用于建模现实世界中的信息系统的工具，它描述了系统中的实体以及它们之间的关系。E-R 图通常由实体、属性和关系组成。在 E-R 图中，实体代表了系统中的具体对象或者概念，例如人、地点、物品等。每个实体都具有一组相关的属性，用来描述该实体的特征。例如，一个人实体可能具有姓名、年龄、性别等属性。属性是描述实体特征的信息，它们用来定义实体的特性或者特征。属性可以是简单的，也可以是复杂的，它们用来描述实体的各个方面。例如，一个人实体的属性可以包括姓名、年龄、性别等。关系定义了实体之间的联系或者联系，它们表示不同实体之间的连接。关系可以是一对一、一对多或者多对多的。例如，一个学生实体和一个课程实体之间可能存在 "选修" 的关系，表示一个学生可以选修多门课程，而一门课程也可以被多个学生选修。 E-R 图通过使用各种符号和线条来表示实体、属性和关系之间的关系。常见的符号包括矩形表示实体，椭圆表示属性，菱形表示关系。线条则表示实体之间的连接关系，例如实体之间的关联或者依赖关系。通过绘制 E-R 图，设计人员可以清晰地了解系统中的实体、属性和关系，并且可以更好地设计和优化系统的数据库结构。E-R 图也是设计数据库时常用的工具之一，它能够帮助设计人员将系统需求转化为易于理解和实现的模型，从而提高系统设计的质量和效率。  #### 安装教程 1. 要能成功运行这个项目的话，需要下载相关的库和python环境(Keras、pyqt5、Scikit-learn、tensorflow、imutils、opencv-python等，未下载的其他需要的库如果也没下，会给出提示) #### 使用说明 1. 运行里面的main.py文件就可以了，具体实现可以看代码，运行成功会有一个登录界面，要登陆账号和密码才能进入人脸表情识别主界面。 2. 下面给出展示图片 登录界面：  主界面：  3.这里说一下，这些图片应该都要放在icons文件夹下面，不然图片加载不出来，因为我引用的路径就是里面的，上传的时候好像出了点问题！！！ #### 参与贡献 1. Fork 本仓库 2. 新建 Feat_xxx 分支 3. 提交代码 4. 新建 Pull Request #### 特技 1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md 2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) 3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目 5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) 6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)