【源码】基于Python和sklearn的人脸识别与表情分类系统

项目简介

本项目借助Python和sklearn库，针对CMU提供的人脸数据集开展机器学习分类和聚类分析。主要目标是识别不同人脸，同时对表情相似的脸图进行分类。通过数据预处理、特征提取、模型训练与测试等流程，探寻最佳的分类和聚类模型。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：
   • 读取PGM格式图像文件。
   • 运用正则表达式解析图像文件头信息。
   • 对图像进行HOG、LBP和Haar特征提取。
2. 分类任务：
   • 采用SVM、随机森林、决策树等多种分类器进行人脸识别。
   • 利用交叉验证评估模型性能。
   • 改变分类目标（如情绪识别、是否佩戴眼镜等），观察模型性能变化。
3. 聚类任务：
   • 采用KMeans算法进行聚类分析。
   • 尝试半监督学习算法LabelPropagation进行聚类，并与KMeans和无监督学习结果对比。

安装使用步骤

1. 环境准备：
   • 确保安装Python 3.8及以上版本。
   • 安装必要的Python库：sklearn, numpy, re, os, skimage。
2. 数据准备：
   • 下载CMU提供的人脸数据集，放置在项目目录的dataset/文件夹中。
3. 运行项目：
   • 运行main.py文件，开始数据预处理、模型训练和测试。
   • 根据需求调整分类目标和特征提取方法。
4. 结果分析：
   • 查看生成的分类和聚类结果，分析不同模型的性能。
   • 根据结果调整模型参数或选择更合适的模型。

下载地址

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