使用OpenCV、Keras和TensorFlow进行微笑检测

这篇博客将介绍如何构建一个完整的端到端应用程序，可以使用深度学习和传统的计算机视觉技术实时检测视频流中的微笑。

首先在包含微笑和不微笑的人脸的SMILES图像数据集上训练LetNet架构。由于SMILES数据集中的类不平衡，训练时设置了用于帮助缓解不平衡的类权重。
通过OpenCV的内置Haar级联人脸检测器检测图像中的人脸，从图像中提取人脸感兴趣区域（ROI），然后通过LeNet传递ROI进行微笑检测。

微笑检测系统可以轻松地在CPU上实时运行。可通过收集更多的训练数据或对现有训练数据进行数据扩充，可以获得更高的分类精确度。

1. 效果图

经过15个训练阶段，可以看到网络获得了91%的权重分类准确率。

E:\mat\py-demo-22\220701>python train_model.py --dataset datasets/SMILEs --model output/lenet.hdf5
2022-07-01

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