CNN卷积神经网络在人脸微表情识别中的应用

资源摘要信息:"基于CNN卷积神经网络实现实时分辨人脸微表情" 知识点: 1. CNN卷积神经网络:CNN（卷积神经网络）是一种深度学习的网络结构，用于分析视觉图像。CNN通过各种滤波器提取图像特征，每一个滤波器都可以检测图像的局部特征，然后通过卷积操作，将这些特征进行组合。在人脸微表情识别的场景下，CNN可以有效地提取人脸图像中的表情特征。 2. 实时分辨人脸微表情:实时分辨人脸微表情是指计算机系统能够在实时条件下准确识别和分析人脸的微表情。微表情是指人们试图隐藏的短暂而微妙的表情，通常持续时间为1/25秒到1/2秒。 3. 训练模型与测试模型:训练模型是指使用大量带有标签的训练数据，通过神经网络学习得到模型参数的过程。测试模型是指使用未见过的测试数据对训练好的模型进行验证，以评估模型的泛化能力。 4. 数据集合的预处理:数据预处理是机器学习中非常重要的一步，对于图像数据来说，常见的预处理操作包括图像的缩放、归一化、中心化等，这些操作可以减少计算复杂度，提高模型的训练效率。 5. 使用opencv + tensorflow1.8 + pycharm:opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，支持各种计算机视觉任务，比如图像处理、物体识别等。tensorflow1.8是谷歌开发的开源机器学习框架，支持各种深度学习模型的训练和部署。pycharm是一个用于Python开发的集成开发环境，提供代码编辑、调试、测试等全套功能。 6. demo.py和main.py:demo.py脚本用于调用系统摄像头实时识别人脸微表情，是实际应用的一个展示。main.py脚本包含训练模型和测试模型的接口，可以用于模型的开发和测试。 7. model.py:这是一个Python文件，用于实现DNN算法。在人脸微表情识别任务中，DNN算法可以有效地提取人脸图像中的表情特征。 8. utils.py:这是一个Python文件，用于对数据集合进行预处理。数据预处理对于提高模型的训练效率和准确性具有重要作用。 9. model文件夹:这个文件夹包含已经训练好的模型。用户可以通过训练自己的数据集来训练模型，也可以直接使用作者已经训练好的模型。 总结：这个项目是关于使用CNN卷积神经网络实现实时分辨人脸微表情的研究。通过这个项目，学习者可以了解到深度学习在人脸表情识别中的应用，学习到如何使用opencv和tensorflow进行深度学习模型的训练和测试，以及如何对数据进行预处理。同时，这个项目也为学习者提供了一个已经训练好的模型，可以直接使用或者在此基础上进行改进。