人脸情绪识别

介绍

这个程序是一个基于计算机视觉和深度学习的睡意检测系统，能够实时检测摄像头中人脸的表情并判断是否走神。程序通过加载预先训练好的深度学习模型来识别人脸表情，使用OpenCV提供的人脸检测器定位人脸位置，通过计算人脸表情变化的频率来判断是否走神。如果连续5秒内检测到人脸表情为“悲伤”，“中性”或“疲劳”，则认为人处于走神状态，程序将在摄像头画面上显示警告信息。该程序可以被应用于长时间需要集中注意力的工作场所，例如驾驶员驾驶汽车、操作机器人的工作环境，对于保障工作安全和提高工作效率都具有重要的意义。

软件架构

软件架构说明

1. 加载模型和创建分类标签：使用Keras库加载已经训练好的深度学习模型，同时创建分类标签，用于将模型输出转换为情绪标签。

2. 人脸检测：使用OpenCV库中的Haar级联分类器检测图像中的人脸，并定位出人脸的位置和大小。

3. 情绪预测：从人脸图像中提取出人脸区域，然后将其转换为48x48像素的大小，并将其作为输入传递给深度学习模型进行情绪预测。

4. 显示结果：根据预测结果和人脸检测结果，将预测出的情绪标签和人脸矩形框绘制在图像上，并通过计数器和标志位判断是否存在走神现象，然后在屏幕上显示相应的文本信息。同时，通过在视频循环中使用cv2.imshow()函数显示实时摄像头数据，并通过按下'q'键退出程序。

安装教程

1. 首先，需要从官网下载 Python 的安装包并安装（https://www.python.org/downloads/）。
2. 安装完 Python 后，需要使用 pip 命令安装程序所需的相关库，包括 numpy、opencv-python、keras 和 statistics。可以使用以下命令进行安装

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install keras
pip install statistics

3. 需要从网络上下载训练好的神经网络模型文件 model.h5 和人脸检测器文件 haarcascade_frontalface_default.xml。可以在程序中直接使用这些文件的路径，也可以将这些文件下载到与程序同一目录下。