基于卷积神经网络的固定环境下人脸表情识别系统设计与实现

摘要：随着现今“互联网+教育”的兴起，表情识别技术也日益凸显其重要性。利用此技术可以

检测一个学生整堂课的兴奋程度。本文利用卷积神经网络对人脸面部表情进行识别，通过Qt、

OpenCv、Pycharm组合的形式设计系

统。本程序的卷积神经网络模型是利用Mini_XCEPTION模式训练得来，并利用此模型进行表情预测。

该模型会依据预

测后的各个类型的权重占总权重的比例返回预测结果。经过最终测试，系统在特定环境下的预测值准

确率达到了

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