Facial_Expression_Detection下载

Facial_Expression_Detection 描述 卷积神经网络（CNN）是分析图像的最流行方法。 使用CNN的概念，我们可以检测到面部表情。 我们通过使用大型数据集训练CNN模型来实现这一目标。 我们使用了名为fer2013的数据集，该数据集是公开提供给Kaggle竞赛的开源数据集。 它包含48 X 48像素的面部灰度图像。 数据中存在七个类别（0 =愤怒，1 =令人反感，2 =恐惧，3 =快乐，4 =悲伤，5 =惊喜，6 =中立）。 CSV文件包含两列，情感列和情感列，其中包含从0到6的数字代码；像素列包含每个图像的引号中包含的字符串。 安装 安装以下依赖项 脾气暴躁的 大熊猫 张量流 凯拉斯 OpenCV 包括的步骤 完成安装部分 下载并准备数据 将数据分为训练和测试部分 定义训练模型所需的功能 数据归一化 设置神经网络层 训练模型 优化超参数 以正确的格式保存训练后的模型