• 正文概述
  • 编号:A57
    大小:95M
    环境:Python3.8、OpenCV4.5、dlib
    简介:利用dlib库进行人脸识别与特征标定,并利用嘴巴的张开比例,眼睛的睁开程度,眉毛的倾斜程度作为表情分析的三个指标。方法较为简单,识别的效率不是很高,可以在此基础上进行改善。

    识别规则:

    1. 嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大,说明情绪越激动,可能是非常开心,也可能是极度愤怒。

    2. 眉毛上扬,17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小,说明眉毛上扬越厉害,可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度,开心时眉毛一般是上扬,愤怒时皱眉,同时眉毛下压的比较厉害。

    3. 眯眼睛,人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛,愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。

    具体步骤:

    首先打开摄像头,捕捉人脸。利用dlib中dlib.get_frontal_face_detector()识别人脸,利用dlib.shape_predictor(“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”)预测人脸的68点。之后综合计算,作为每个表情的判断指标。由于人离摄像头距离的远近,导致人脸识别狂的大小不一,故选择比例作为判断指标。

    运行展示

    配套文件

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    ├ 2.运行截图
    └ 3.演示视频

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    索炜达.猿创 » 基于Python+OpenCV+dlib人脸识别及表情分析

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