基于TensorFlow2的面部表情识别系统重构与优化

资源摘要信息: "本项目为一个名为FacialExpressionRecognition的人脸表情识别系统，它是一个开源项目，使用深度学习技术来识别不同的人脸表情。项目代码经过重构，使用了Tensorflow2中的keras api来实现系统，旨在提高系统的便利性和效率。项目在2020年8月进行了重构，代码从jupyter notebook改写为py脚本，并在2020年12月针对Jaffe优化器进行了修改。系统使用了卷积神经网络来构建，并尝试了多种传统人脸特征提取方法，如Gabor和LBP，最终使用深度学习模型取得了显著的效果。系统在FER2013、JAFFE和CK+等多个表情识别数据集上进行了评估。环境部署依赖于Python3和Keras2（TensorFlow），并推荐使用conda虚拟环境进行安装。项目代码可以通过git clone命令从GitHub上克隆。" 知识点详细说明: 1. 人脸识别与表情识别: - 人脸识别是一种生物识别技术，它通过分析人脸的生理特征来识别人的身份。 - 表情识别是人脸识别的一个分支，专注于分析人脸表情来理解情绪或状态。 - 表情识别技术广泛应用于用户界面、心理健康评估、安全监控和人机交互等领域。 2. Tensorflow2与Keras API: - Tensorflow是由谷歌开发的开源机器学习库，适用于多种任务，包括神经网络训练。 - Keras是一个开源的神经网络API，后被集成到Tensorflow中作为其高层API，被称为tf.keras。 - 使用Keras API可以简化模型的构建和训练过程，提高开发效率。 3. 卷积神经网络(CNN): - 卷积神经网络是深度学习中的一种网络结构，特别适用于处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像。 - CNN通过使用卷积层自动和有效地从图像中提取特征。 - 在表情识别领域，CNN能从人脸图像中学习到区分不同表情的复杂特征。 4. 传统人脸特征提取方法: - Gabor特征提取是利用Gabor滤波器从图像中提取纹理特征的一种方法。 - LBP（局部二值模式）是一种纹理描述符，它通过比较每个像素与其邻域的像素来编码图像的局部结构。 - 项目中首先尝试了Gabor和LBP等传统方法，但最终采用深度学习模型来达到更好的识别效果。 5. 表情识别数据集: - FER2013是表情识别的一个常用数据集，包含来自不同人的表情图片。 - JAFFE（日本女性表情数据集）和CK+（Cohn-Kanade表情数据集）也是常用的面部表情识别数据集。 - 在这些数据集上评估模型性能，可以为表情识别技术提供公正和标准化的测试基准。 6. Python3与Keras2: - Python3是当前主流的Python编程语言版本，具有丰富的库支持，适用于科学计算和数据分析。 - Keras2作为TensorFlow的一部分，被用于快速构建和训练深度学习模型。 7. 环境部署与conda虚拟环境: - Conda是一个开源的包管理和环境管理工具，可以用来创建、保存、加载和切换不同的开发环境。 - 使用conda虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，保证开发环境的一致性和可重复性。 - 基于Python3和Keras2的环境部署是进行人脸识别项目开发的关键步骤。 8. Git仓库克隆与代码管理: - Git是一个开源的版本控制系统，被广泛用于跟踪和管理代码的变更。 - GitHub是一个基于Git的在线代码托管和协作平台，为开发者提供代码托管服务。 - 通过git clone命令可以将远程GitHub仓库的代码复制到本地计算机，便于下载和修改代码。