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基于深度学习的面部表情识别 (Facial-expression Recognition)

一、项目背景

数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。
其中label包括7种类型表情：

一共有28709个label，说明包含了28709张表情包。
每一行就是一张表情包4848=2304个像素，相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)

二、数据预处理

1.标签与特征分离

cnn_feature_label.py
对原数据进行处理，分离后分别保存为cnn_label.csv和cnn_data.csv.()

2.数据可视化

face_view.py
对特征进一步处理，也就是将每个数据行的2304个像素值合成每张48*48的表情图，最后做成24000张表情包。

3.分割训练集和测试集

cnn_picture_label.py
Step1:划分一下训练集和验证集。一共有28709张图片，我取前24000张图片作为训练集，其他图片作为验证集。新建文件夹cnn_train和cnn_val，将0.jpg到23999.jpg放进文件夹cnn_train，将其他图片放进文件夹cnn_val.
Step2:对每张图片标记属于哪一个类别，存放在dataset.csv中，分别在刚刚训练集和测试集执行标记任务。
Step3:重写Dataset类，它是Pytorch中图像数据集加载的一个基类，需要重写类来实现加载上面的图像数据集 (rewrite_dataset.py)

三、搭建模型

CNN_face.py

四、训练模型

train.py
损失函数使用交叉熵，优化器是随机梯度下降SGD，其中weight_decay为正则项系数，每轮训练打印损失值，每5轮训练打印准确率。

源数据放在CSDN