基于深度学习创建-表情符号--附源码
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
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