【源码】基于PyTorch框架的面部表情识别课程设计

项目简介

本项目是基于卷积神经网络（CNN）的面部表情识别系统，借助PyTorch框架，在CK+和FER2013数据集上对不同神经网络模型（如VGG19和Resnet18）进行训练和测试。项目运用数据增强和预处理技术优化模型训练过程，采用混淆矩阵评估模型分类性能。

项目的主要特性和功能

• 模型训练：利用VGG19和Resnet18模型对CK+和FER2013数据集开展训练与测试工作。
• 数据增强：通过随机裁剪、随机翻转等数据预处理和增强技术，增加数据多样性，提升模型泛化能力。
• 模型评估：使用混淆矩阵评估模型对不同表情类别的分类性能。
• 可视化：将预测结果和混淆矩阵进行可视化展示，方便理解和分析模型性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、PyTorch及相关依赖库。
2. 数据准备：下载CK+和FER2013数据集，并解压到项目指定路径。
3. 模型训练：运行mainpro_CK+.py或mainpro_FER.py脚本，完成模型的训练与测试。
4. 结果可视化：运行plot_CK+_confusion_matrix.py或plot_fer2013_confusion_matrix.py脚本，生成混淆矩阵并可视化结果。
5. 分析：分析训练结果和混淆矩阵，了解模型性能并进行优化。

注意：本项目假设用户已下载项目的源码文件，且具备合适的Python和PyTorch环境配置。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】