Python实现人脸识别情绪分析系统

本文介绍了一个基于Python的人脸识别情绪分析系统，该系统利用OpenCV库进行人脸检测和情绪分类，并采用KMeans算法进行聚类，将情绪分为六类。主要涉及的技术点包括： 1. **OpenCV的人脸检测**： - 使用`CascadeClassifier`加载预训练的`haarcascade_frontalface_default.xml`模型来检测图像中的人脸。这个模型是一个级联分类器，能够检测不同光照、表情和姿态下的人脸。 2. **情绪分类**： - 通过`LBPHFaceRecognizer`（局部二值模式直方图）创建一个情感分类器。此分类器已经预先训练，可以接受179维特征向量并预测对应的情绪标签。 - `emotion_classifier.read('emotion_classifier.yml')`读取保存的分类器模型参数。 3. **数据加载与处理**： - 使用`numpy`的`loadtxt`函数加载人脸图像的特征数据（`face_data.txt`）和对应的情感标签（`face_labels.txt`）。 - 将标签转换为整数类型，便于后续处理。 4. **KMeans聚类**： - 使用`scikit-learn`库中的`KMeans`类对人脸图像的特征进行聚类，设定`n_clusters=6`，将情感分为6类。 - `kmeans.fit(data)`执行聚类操作，得到聚类中心。 5. **情绪标签与中心点**： - 定义六种情绪标签，如'angry'、'disgust'等。 - `emotion_centers`存储了六个聚类中心，对应每种情绪的特征向量平均值。 6. **情绪预测函数**： - `predict_emotion`函数接收图像输入，进行以下步骤： - 将图像转换为灰度，并调整大小至160x160像素。 - 使用人脸检测器在灰度图像上检测人脸，获取人脸区域。 - 截取人脸部分并转换为浮点数，以便于情绪分类器处理。 - 使用`emotion_classifier.predict(face)`预测情绪标签和概率。 - 如果情绪概率大于0.5，则认为情绪预测可靠，否则可能为不确定。 该系统提供了一种自动化的情绪分析方法，适用于监控、社交媒体分析或人机交互等场景。通过集成OpenCV和scikit-learn等库，实现了一套相对完整的面部表情识别流程。