face-expression-recognition-svm：训练SVM分类器以识别Fer2013数据集上的人的表情（情绪）

使用SVM进行面部表情识别 使用Dlib提取人脸地标，并训练多类SVM分类器以识别人脸表情（情感）。 动机： 任务是根据面部表情所显示的情感对人的图像进行分类。 为了训练我们的模型，我们想使用Fer2013 datset，其中包含30,000个表达式图像，分为七个类别：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊喜和中立。 问题在于，Fer2013图像未对齐，因此很难从中对面部表情进行分类。 据我所知，该数据集的最新准确性为75.2％（请参阅： Christopher Pramerdorfer和Martin Kampel。“使用卷积神经网络进行面部表情识别：最新技术”。arXiv：1612.02903v