前言

这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完后查阅了其他有关情绪识别的思路，在GitHub上作者priya-dwivedi也有类似项目，处理过程大部分一致，附在文末。
环境：python3.8、tensorflow2.3

一、项目背景

人脸表情是传播人类情感信息与协调人际关系的重要方式，表情识别是指从静态照片或视频序列中选择出表情状态，从而确定对人物的情绪与心理变化。在日常生活中人类习惯从面部表情中吸收非言语暗示，那么计算机可以完成类似任务吗？答案是肯定的，但是需要训练它学会识别情绪。

二、项目任务

给定人脸照片完成具体的情绪识别，选手需要根据训练集数据构建情绪识别任务，并对测试集图像进行预测，识别人脸的7种情绪。

三、数据说明

赛题数据由训练集和测试集组成，训练集数据集按照不同情绪的文件夹进行存放。其中：

训练集：2.8W张人脸图像；

测试集：7K张人脸图像；

为了简化任务赛题图像只包含单张人脸，所有图像的尺寸为48*48像素。数据集包括的情绪标签包括以下7类：

angry

disgusted

fearful

happy

neutral

sad

surprised

四、项目步骤

1.图片基本情况查看

完整项目下载链接：https://pan.baidu.com/s/1w72PobVwMfVCnrjRLOh4Sg
提取码：ssmb
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