颜色分类leetcode Emotion Detection From Facial Expressions

颜色分类leetcode面部表情的情绪检测客观的基于视觉外观的人脸检测、地标检测、性别分类和情感识别在自动美容、娱乐、人机交互、广告推广等现实世界应用中具有巨大的潜力。在这个项目中，我们专注于构建一个卷积使用Keras对图像输入进行情感分类的神经网络模型。

环境设置

下载代码库并在根目录中打开一个终端。确保在当前环境中安装了python 3.6。然后执行pip install -r requirements.txt，这应该安装运行代码所需的所有包。

数据集

该数据集包含一个图像目录，其中包含.jpg格式的人脸图像（彩色、黑白）。由于尺寸限制，这些图像尚未在此处上传。train.csv文件将图像目录中的图像与面部表情进行映射。我们使用Pillow库进行图像处理和增强（调整大小、转换为黑白、转置、裁剪等）。该项目使用的数据集包含12,992张图像，分为训练、验证和测试数据集。

代码信息

我们使用Python生成器来训练模型，其中sparse_categorical_crossentropy作为损失函数，adam作为优化器。ReLU用作隐层激活函数。