基于Python的多特征融合微表情识别系统源码及部署指南

资源摘要信息: "毕业设计基于多特征融合的微表情识别python源码+部署说明.zip" 该项目是一个关于微表情识别的毕业设计项目，它通过Python编程语言实现，并提供了一套详细的部署说明。项目的目标是基于多特征融合技术来提升微表情识别的准确性。对于计算机相关专业的学生、老师和企业员工来说，这是一个非常有价值的资源，既可用于学习和研究，也可作为实际项目的参考或作为课程设计和毕业设计的案例。 项目中使用了多种Python库来实现不同的功能，包括但不限于图像处理、数据预处理、机器学习和深度学习。具体使用的库及其版本如下： - python 3.6.10 - numpy 1.19.0 - pandas 1.0.1 - sklearn 0.22.1 - cv2 (OpenCV) 3.3.1 - scipy 1.4.1 - tensorflow 2.2.0 - dlib 19.6.1 - imutils 0.5.3 - pillow 7.2.0 - xlrd 1.2.0 其中，CUDA未使用，说明项目并没有依赖于NVIDIA的GPU加速。 项目包含的主要Python脚本文件及其功能如下： 1. Local_weighted_mean_register.py 该文件提供了一个名为LWMRegister的类，用于裁剪和配准人脸图像。它使用dlib的人脸检测器来找到人脸的关键点，并将人脸图像调整为预定义的尺寸。该类使用局部加权均值算法来对齐人脸图像序列。使用方法通过调用LWMRegister.run()函数来实现。 2. Eulerian_video_magnification.py 该文件提供了EVM类，用于放大视频中的动作。它使用欧拉视频放大技术来增强视频中的细微运动，这对于识别微表情尤其重要。该技术通过构建拉普拉斯金字塔来实现动作的放大。使用方法通过调用EVM.run()函数来对图像序列进行操作。 3. Temporal_interpolation_model.py 该文件中的TIM类用于对图像序列进行时域插值，实现帧数的上采样或下采样。这对于在视频中创建平滑的动画和减少卡顿非常有用。使用方法通过调用TIM.run()函数实现。 4. Features_extraction.py 该文件包含get_ep_features()函数，用于从图像序列中提取特征。支持的特征类型包括局部二值模式时空特征（LBP-TOP）、三维直方图梯度方向（3DHOG）和时空直方图高级特征（HOOF）。这些特征的提取对于后续的微表情分类识别至关重要。 5. main.py 该文件作为主程序入口，整合了以上模块，实现微表情识别的整体流程。 6. Classification_and_evaluation.py 该文件包含了微表情的分类器实现以及对识别结果进行评估的代码。 除了上述的Python脚本，项目还包含了一个名为“项目部署操作说明.txt”的文档，这个文档应该详细描述了如何配置开发和运行环境，以及如何运行项目代码。这对于理解和部署项目至关重要。 该项目的标签"毕业设计 python 多特征融合 微表情识别"清晰地说明了项目的核心内容和应用场景。多特征融合技术的应用，特别是在微表情识别领域，是一个前沿的研究课题，具有很高的研究价值和应用前景。 通过以上文件的名称和描述，我们可以得知项目代码是完整且经过测试的，可以用于微表情识别相关的研究和实践。项目涉及到的技术栈和算法模型对于计算机视觉和模式识别领域的学习者和从业者来说，具有很好的参考价值。