python + OpenCVの+ DLIB顔検出および表情認識の実装
Aを、DLIBブリーフ：DLIBは、機械学習アルゴリズムの広い範囲が含まれています。すべてのデザインは高度にモジュール化、高速実行され、クリーン、現代的なC ++ APIによって、非常にシンプルな使用します。これはロボット工学、組込み機器、携帯電話や大規模な高性能コンピューティング環境を含む様々な用途に使用されます。
第二に、識別ルール：
1、口を開ける距離がより感情は、非常に満足であることを示す、顔認識枠幅の大きな割合を占め、それは非常に驚いてもよいです。
図2は、識別フレームの高さとフレームからトップ17-21、22-26又は顔認識の特徴点の割合は、より強力な眉毛を説明し、幸せ驚くかもしれ小さく、アップ眉毛。とき幸せ、怒った顔をしかめ眉の傾斜角度は、眉毛は、一般的に、より強力な圧力眉毛ながら、上昇しています。
3、盲目の目は、人は無意識のうちに彼の目を狭くする時期目が大きく開くとき、怒りや驚きがなる笑います。
システムの欠点：あなたは、表情の微妙な変化を捉えることができないだけで大まか当然、人の気分、幸せ、怒り、驚きを決定することができます。
システムの利点：シンプルな構造、使いやすいです。
用途：笑顔のキャプチャ、キャプチャ一瞬良く、自閉症、インタラクティブなゲーム開発と緩和の子供たち。そのため、人間の感情の複雑さのため、これらの表現は完全に判断の精度を向上させるなど、心の奥底人の気分のむらを表すものではありません、心拍検出の総合評価は、音声処理が必要となります。
第三に、実装のアイデア
4つのレンダリング
