基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

在这里插入图片描述

摘要：人脸面部表情识别在多个领域中都扮演着重要的角色，通过解读人的情绪反应，增强机器与人之间的交互体验。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过28079张图片，训练了一个进行人脸面部表情识别的检测模型,可用于检测7种不同的人物表情。并基于此模型开发了一款带UI界面的人脸面部表情识别系统，可用于实时检测场景中的人物面部表情，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 第一步：人脸位置检测
- 第二步：人脸表情识别
- - 1. 数据集准备与训练
  - 2.模型训练
  - 3. 训练结果评估
  - 4. 利用模型进行表情识别
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

人脸面部表情识别在多个领域中都扮演着重要的角色，通过解读人的情绪反应，增强机器与人之间的交互体验。

在人机交互中，面部表情系统可以使计算机更加智能化，能够理解和响应用户的情感状态，从而提供更加个性化和富有同理心的服务。例如，在教育领域，该技术能够识别学生的情绪变化，帮助教师调整教学方式以提高学生的学习效率；在心理健康领域，它可以作为情绪监测工具，帮助医生评估患者情绪状态，辅助诊断和治疗；在自动驾驶系统中，通过监测驾驶员的表情和状态，可以有效预防疲劳或注意力不集中驾驶带来的风险。
此外，人脸面部表情识别技术在市场研究和用户体验设计中也极为有用，能够识别消费者在看到某个产品或广告时的真实情绪反应，从而帮助企业更好地了解消费者需求，优化产品设计和营销策略。在智能家居和安全监控系统中，结合情绪识别可以提供更加人性化的服务，如根据用户的情绪状态调整室内的灯光、音乐等环境设置，或是及时警觉异常情绪状态来预防潜在风险。除此之外，面部表情识别技术还广泛应用于娱乐产业，如视频游戏和虚拟现实中，以提供更加沉浸和互动的用户体验。
综上所述，人脸面部表情识别技术开启了新一代人机交互的大门，它的应用场景广泛，从提高商业价值到增进人类福祉，这项技术的发展极具潜力并正在逐渐改变我们的生活与工作方式。

博主通过搜集不同种类的人脸表情的相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的人脸面部表情识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

软件初始界面如下图所示：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行7种不同人物表情识别，表情分别为：['生气','厌恶','害怕','高兴','中立','伤心','惊讶'];
2. 支持图片、视频及摄像头进行人脸表情检测；
3. 界面可实时显示表情结果、置信度、各表情概率值等信息;

（1）图片检测演示

点击打开图片图标，选择需要检测的图片，会显示检测结果，同时会将7种表情的概率值显示在右方。操作演示如下：点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
注：1.右侧目标默认显示置信度最大一个目标。
单个图片检测操作如下：
在这里插入图片描述

（2）视频检测演示

点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：
在这里插入图片描述

本文的人脸表情识别，主要分为两步。第一步：检测人脸位置；第二步：将人脸位置截取出来，作为输入传入到使用YOLOv8训练的表情分类模型，从而得到表情识别的结果。

第一步：人脸位置检测

关于人脸位置检测的方法有很多，比如：opencv的dilb库，face_recognition，insightface,mediapipe,deepface等都可以进行人脸位置检测。因为本文主要是对人脸面部表情进行识别，重点实现的是第二部分的表情识别部分。因此对于第一步，本文直接使用的是通过yolov8官方训练好的人脸检测模型yolov8n-face.pt，来进行人脸位置检测，该模型是通过人脸目标数据集训练而来，精度较高。
具体使用方法如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
if __name__ == '__main__':# 所需加载的模型目录path = 'models/yolov8n-face.pt'# 需要检测的图片地址img_path = "TestFiles/test3.jpg"model = YOLO(path, task='detect')# 检测图片results = model(img_path,conf=0.5)res = results[0].boxes.xyxy.tolist()print(res)img = cv2.imread(img_path)for each in res:# 开始的y坐标:结束的y坐标,开始x:结束的xx1,y1,x2,y2 = each[:4]x1 = int(x1)y1 = int(y1)x2 = int(x2)y2 = int(y2)cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (50, 50, 250), 3)cv2.imshow('face_detection', img)cv2.waitKey(0)

在这里插入图片描述
以上结果可以发现，该模型能够很好的检测人脸位置。下面我们需要使用yolov8训练一个表情识别的模型，对于检测到的人脸进行表情的识别判断。

第二步：人脸表情识别

1. 数据集准备与训练

本文使用的数据集为人脸面部表情分类数据集，包含7种不同的人脸表情，分别是：['生气','厌恶','害怕','高兴','中立','伤心','惊讶']。一共包含35257张图片，其中训练集包含28079张图片,测试集包含7178张图片。部分数据集及类别信息如下。下面我们将使用该数据集训练一个表情分类模型，用于对截取后的人脸部分进行表情分类，从而达到进行表情识别的目的。
在这里插入图片描述

图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入ExpressionData目录下。
在这里插入图片描述

2.模型训练

数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':model.train(data='datasets/ExpressionData', epochs=300, batch=4)# results = model.val()# # results = model("自己的验证图片")

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

本文训练结果如下：
在这里插入图片描述

4. 利用模型进行表情识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2import Config
import detect_tools as tools
import numpy as npif __name__ == '__main__':img_path = 'TestFiles/12.png'# 所需加载的模型目录face_model_path = 'models/yolov8n-face.pt'expression_model_path = 'models/expression_cls.pt'# 人脸检测模型face_model = YOLO(face_model_path, task='detect')# 表情识别模型expression_model = YOLO(expression_model_path, task='classify')cv_img = tools.img_cvread(img_path)face_cvimg, faces, locations = face_detect(cv_img, face_model)if faces is not None:for i in range(len(faces)):left, top, right, bottom = locations[i]# 彩色图片变灰度图img = cv2.cvtColor(faces[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 灰度图变3通道img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)rec_res = expression_model(img)probs = rec_res[0].probs.data.tolist()num = np.argmax(probs)label = Config.names[num]face_cvimg = cv2.putText(face_cvimg, label, ((left, top - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 250),2, cv2.LINE_AA)cv2.imshow('yolov8_detections',face_cvimg)cv2.waitKey(0)