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作者 | Andrew_qian

www.cnblogs.com/qsyll0916/p/8893790.html

一、介绍

我想做的是基于人脸识别的表情（情绪）分析。看到网上也是有很多的开源库提供使用，为开发提供了很大的方便。我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定。使用python也缩短了开发周期。

官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。

虽然应用都比较高大上，但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意思的。

按照自己的想法与思路设计识别方式。目前也比较火的keras好像就是根据嘴型的变化作为情绪分析的一个指标。

而我的想法是利用嘴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜角度作为情绪分析的三个指标。但是由于人与人长相的差异较大，五官的也是千差万别，再加上我的计算方法也比较简单。所以识别效率并不是很高。

识别规则 ：

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。

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。

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。

系统缺点 ：不能捕捉细微表情的变化，只能大致的判断出人的情绪，开心、愤怒、惊讶、自然。

系统优点 ：结构简单，易于上手。

应用领域 ：微笑抓拍，捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。