人脸表情识别系统源码的Python实现+卷积神经网络（毕业设计项目）

# Facial-Expression-Recognition 基于CNN的人脸表情识别系统 主要功能: 1)图片识别 可以通过上传本地图片,进行表情识别 2)拍照识别 点击拍照识别按钮,可以调用摄像头实现拍照,并进行表情识别 实现原理: 1、表情库的建立 fer2013人脸数据集，可以从kaggle网站上下载 2、表情识别: （1）图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。   （2）图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作：人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一)  （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等, 在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进行降维处理。 2、表情分析: (1) 获取表情识别地数据 (2) 通过pyechart绘制饼状图,显示表情数据