一、介紹

我想做的是基于人臉識別的表情（情緒）分析。看到網上也是有很多的開源庫提供使用，為開發提供了很大的方便。我選擇目前用的比較多的dlib庫進行人臉識別與特征標定。使用python也縮短了開發周期。

官網對于dlib的介紹是：Dlib包含廣泛的機器學習算法。所有的設計都是高度模塊化的，快速執行，并且通過一個干凈而現代的C ++ API，使用起來非常簡單。它用于各種應用，包括機器人技術，嵌入式設備，手機和大型高性能計算環境。

雖然應用都比較高大上，但是自己在PC上做個情緒分析的小軟件還是挺有意思的。

按照自己的想法與思路設計識別方式。目前也比較火的keras好像就是根據嘴型的變化作為情緒分析的一個指標。

而我的想法是利用嘴的張開比例，眼睛的睜開程度，眉毛的傾斜角度作為情緒分析的三個指標。但是由于人與人長相的差異較大，五官的也是千差萬別，再加上我的計算方法也比較簡單。所以識別效率并不是很高。

識別規則：

1、嘴巴張開距離占面部識別框寬度的比例越大，說明情緒越激動，可能是非常開心，也可能是極度憤怒。

2、眉毛上揚，17-21 或者 22-26 號特征點距離面部識別框頂部與識別框高度的比值越小，說明眉毛上揚越厲害，可表示驚訝、開心。眉毛的傾斜角度，開心時眉毛一般是上揚，憤怒時皺眉，同時眉毛下壓的比較厲害。

3、瞇眼睛，人在開懷大笑的時候會不自覺的瞇起眼睛，憤怒或者驚訝的時候會瞪大眼睛。

系統缺點：不能捕捉細微表情的變化，只能大致的判斷出人的情緒，開心、憤怒、驚訝、自然。

系統優點：結構簡單，易于上手。

應用領域：微笑抓拍，捕捉瞬間的美好、緩解兒童自閉癥、交互式游戲開發。

由于人感情的復雜性，這些表情確實不能完完全全的代表一個人內心深處的情緒波動，如要提高判斷的準確性，則需要心率檢測、語音處理等綜合評價。

二、開發環境搭建：

1、安裝VS2015，因為最新版的dlib-19.10需要這個版本的vscode

2、安裝opencv（whl方式安裝）：

從pythonlibs下載需要的版本whl文件，比如（opencv_python?3.3.0+contrib?cp36?cp36m?win_amd64.whl）
然后在本地使用pip install 安裝。 注意文件位置下安裝(如：C:/download/xxx.whl)

3、安裝dlib（whl方式安裝）：

在這里下載dlib的各種版本的whl文件，然后在根目錄下打開cmd直接安裝即可。

但是為了學習使用dlib中的各種python實例程序，還是需要下載一個dlib的壓縮包。

直接訪問dlib官網即可下載：http://dlib.net/ml.html

dlib各種版本的whl文件：https://pypi.python.org/simple/dlib/