首先我們來了解一下表情識別的相關背景知識以及發展近況。人臉表情是最直接、最有效的情感識別模式。它有很多人機互動方面的應用，例如疲勞駕駛檢測和手機端實時表情識別。早在20世紀ekman等專家就通過跨文化調研提出了七類基礎表情，分別是生氣，害怕，厭惡，開心，悲傷，驚訝以及中立。然而不斷的研究發現這七類基本表情並不能完全涵蓋人們在日常生活中所表露的情感。針對該問題，最近乙個較大的進展就是2023年在pnas上發表的一篇文章。該研究提出了復合表情的概念，並且指出多個離散的基礎表情能結合在一起從而形成復合表情。例如當人們遇到意外的驚喜時，應該是既開心又驚訝的。
整個人臉表情識別的研究是跟隨人臉識別的發展而發展的，人臉識別領域比較好的方法會同樣適用於表情識別。該綜述從演算法和資料庫兩方面調研了人臉表情識別領域的進展。在資料庫方面，表情識別逐漸從傳統的實驗室統一控制下的小樣本量資料庫轉移到了現實生活中的多樣化大規模資料庫。在演算法方面，傳統的手工設計特徵乃至淺層學習特徵也不再能很好地適應現實世界中種種與表情無關的干擾因素，例如光照變換，不同的頭部姿態以及面部阻擋。於是越來越多的研究開始將深度學習技術運用到了人臉表情識別之中，來解決上述問題。
隨著網際網路的發展，每天都會有不斷的人臉影象上傳至網路上，這無疑給人臉表情資料的收集帶來了新的機遇。然而，如何給這些大量影象標註上相應的表情標籤成為了構建資料庫過程中的乙個難點。傳統的標註方法是請相關專家根據人臉面部肌肉動作單元的組成來進行表情標籤的標註，這種方法無疑是十分複雜又耗時間的。
摘錄：注：博眾家之所長，集群英之薈萃。
人臉識別面部表情
import dlib 人臉識別的庫dlib import numpy as np 資料處理的庫numpy import cv2 影象處理的庫opencv class face emotion def init self 使用特徵提取器get frontal face detector self.d...
輕量化人臉表情識別
1 引言 1.1應用價值 人臉表情識別在人機互動 教育 安防 輔助駕駛 廣告等領域均有廣泛應用，是乙個很有發展前景的方向。目前，僅針對人臉識別的技術相對成熟，表情識別還有很大市場，接下來需要做的是將表情識別運用到實際場景中，將其與現實需求進行良好結合。例如在遊戲製作上面，可以根據人類情感做出實時反映...
基於深度學習的人臉表情識別
這是一門課程的作業！人臉表情識別，訓練資料使用的是kaggle比賽的fer2013資料集，框架使用的是keras哈 opencv中自帶的人臉識別 pycharm2018.3.5 anaconda5.3.1 python3.7.0 keras2.2.4 tensorflow1.13.1 opencv ...