如乐建站之家网站做等保二级收费多少

 表情符号深度学习概述

如今，我们使用多种表情符号或头像来表达我们的心情或感受。它们充当人类的非语言线索。它们成为情感识别、在线聊天、品牌情感、产品评论等的关键部分。针对表情符号驱动的故事讲述的数据科学研究不断增加。

从图像中检测人类情绪非常流行，这可能是由于计算机视觉和深度学习技术的进步。在这个深度学习项目中，为了过滤和定位相应的表情符号或头像，我们将对人类面部表情进行分类。

关于数据集

我们将用于该项目的图片数据集是 FER2013（面部表情识别 2013）。它包含48*48像素的灰度人脸图像。图像位于中心并占据相同的空间。以下是我们数据集中存在的面部表情类别：

• 0：生气

• 1：厌恶

• 2：壮举

• 3：快乐

• 4：悲伤

• 5：惊喜

• 6：自然

数据集：面部表情识别数据集