python基于卷积神经网络的人脸表情识别系统源码+数据集（毕业设计）.zip

基于卷积神经网络的高斯朴素贝叶斯分类人脸表情识别（GaussianBayes-FaceEmotionClassifier） 项目简介 用搭载Keras的tensorflow框架通过卷积神经网络训练模型，使用高斯朴素贝叶斯分类器识别人类的情绪。 根据情绪选择相应的emoji匹配 （更多详情请打开FaceEmotionClassifier.ipynb文件） happy 项目环境 数据集： Fer2013 ( kaggle挑战赛 ) ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml Fer2013数据集： 已经放在里面了，文件夹名字“数据集” 环境安装教程：自行操作 总流程： 对训练集预处理（fer2013_process) 然后用处理好的fer2013的数据集训练深度卷积神经网络构建的模型识别人脸表情(train) 使用训练好的模型识别人脸的表情情绪(predict) 根据识别结果，匹配合适的emoji遮住人脸