【计算机视觉40例】案例37：人脸表情识别

【导读】本文是专栏《计算机视觉40例简介》的第37个案例《人脸表情识别》。该专栏简要介绍李立宗主编《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》一书的40个案例。

目前，该书已经在电子工业出版社出版，大家可以在京东、淘宝、当当等平台购买。

大家可以在公众号“计算机视觉之光”回复关键字【案例37】获取本文案例的源代码及使用的测试图片等资料。

针对本书40个案例的每一个案例，分别录制了介绍视频。如果嫌看文字版麻烦，可以关注公众号“计算机视觉之光”直接观看视频介绍版。

本文简要介绍了本案例的一些基础知识，更详细的理论介绍、代码实现等内容请参考《计算机视觉40例简介》第28章《人脸识别应用案例》以获取更详细信息。

Dlib是一个现代工具包，包含机器学习算法和工具，用于在程序中构造软件来解决复杂的现实世界问题。它被工业界和学术界广泛应用于机器人、嵌入式设备、移动电话和大型高性能计算环境等领域。Dlib的开源许可允许用户在任何应用程序中免费使用它。

Dlib官网提供了非常翔实的资料，对它的函数有非常具体的使用说明。除此以外，Dlib官网还提供了大量的案例帮助我们快速掌握该工具的使用。

本章中，我们使用Dlib实现几个跟人脸识别相关的具有代表性的案例，具体如下：

定位人脸
绘制关键点
勾勒五官轮廓
人脸对齐
调用CNN实现人脸检测

本章中所使用的模型均可在Dlib官网下载。

本节通过Dlib获取的嘴部关键点，实现一个简单的表情识别应用，识别正常、大笑、微笑三种不同的表情。具体实现中，我们根据脸部关键点之间的位置关系来对表情进行判断。

1 大笑表情识别

大笑时通常会把嘴张大，据此我们将嘴的“高宽比”作为大笑的衡量指标。当嘴的高宽比超过了一定的阈值，就判定为大笑。在图1中，中间的关键点示意图对应着左侧“脸”关键点示意图的中间嘴所在位置。通过计算嘴的关键点中三个不同高度（A、B、C）的均值 “（A+B+C）/3”（avg），与宽度D的比值“avg/D”来判定是否张大嘴。例如，当该比值超过了一定的阈值，则认为张大嘴，据此判断在大笑。

根据上述思路，构建嘴型高宽比的函数MAR如下：

def MAR(mouth):A = dist.euclidean(mouth[3], mouth[9])   #欧氏距离，直接计算y轴差值也可以B = dist.euclidean(mouth[2], mouth[10])C = dist.euclidean(mouth[4], mouth[8])avg = (A+B+C)/3D = dist.euclidean(mouth[0], mouth[6])mar=avg/Dreturn mar

其中，函数dist.euclidean用来计算欧式距离。

2 微笑表情识别

微笑时嘴角会上扬，会导致嘴的宽度与整个脸颊（下颚）的宽度之比变大。如图1右侧图所示，微笑时会导致“M/J”的值变大。

根据上述思路，构建函数MJR用来计算嘴宽度与脸颊宽度之比，具体如下：

def MJR(shape):#嘴宽度，欧氏距离，也可以直接计算x轴差值mouthWidht = dist.euclidean(shape[48], shape[54]) #下巴两侧宽度，根据实际情况选用不同的索引如：4和13等等jawWidth = dist.euclidean(shape[3], shape[13])     return mouthWidht/jawWidth

图1 关系图

根据上述内容，编写程序，运行结果如图2所示。

图2 结果演示

在《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》第28章《人脸识别应用案例》中详细介绍了人脸表情识别、驾驶员疲劳监测、易容术、识别性别与年龄等案例。

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。

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