python3+dlib人脸识别及情绪分析

识别规则

1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大，说明情绪越激动，可能是非常开心，也可能是极度愤怒。

2、眉毛上扬，17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小，说明眉毛上扬越厉害，可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度，开心时眉毛一般是上扬，愤怒时皱眉，同时眉毛下压的比较厉害。

3、眯眼睛，人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛，愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。

系统缺点：不能捕捉细微表情的变化，只能大致的判断出人的情绪，开心、愤怒、惊讶、自然。

系统优点：结构简单，易于上手。

应用领域：微笑抓拍，捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。

由于人感情的复杂性，这些表情确实不能完完全全的代表一个人内心深处的情绪波动，如要提高判断的准确性，则需要心率检测、语音处理等综合评价。

开发环境搭建

1、安装VS2015，因为最新版的dlib-19.10需要这个版本的vscode

2、安装opencv（whl方式安装）：
从pythonlibs下载需要的版本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 安装。 注意文件位置下安装(如：C:\download\xxx.whl)

3、安装dlib（whl方式安装）：
在这里下载dlib的各种版本的whl文件，然后在根目录下打开cmd直接安装即可。
但是为了学习使用dlib中的各种python实例程序，还是需要下载一个dlib的压缩包。
直接访问dlib官网即可下载：http://dlib.net/ml.html

dlib各种版本的whl文件：https://pypi.python.org/simple/dlib/

4、如果想要使用人脸模型特征标定的话，还需要一个人脸面部形状预测器，这个可以通过自己的照片进行训练，也可以使用dlib作者给出的一个训练好的预测器：         

实施思路

具体步骤

首先是利用dlib进行人脸识别：

然后实例化一个 shape_predictor 对象，使用dlib作者训练好人脸特征检测器，进行人脸的特征点标定。

标定的时候使用opencv的circle方法，在特征点的坐标上面添加水印，内容就是特征点的序号和位置。

到此，68个特征点的信息就获取到了，下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息，进行综合 计算，作为每个表情的判断指标。

根据上面说到的我的判断指标，先计算嘴巴的张开比例，由于人离摄像头距离的远近，导致人脸识别框的大小不一，故选择比例来作为判断指标。

在选择指标的标准数值之前，先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。

下面是截取对人眉毛的数据处理方法，对左边眉毛上面的5个特征点进行线性拟合，拟合出一个一次函数直线，用拟合直线的斜率近似代表眉毛的倾斜程度。

我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度，导入excel表格生成折线图：

通过折线图能很明显的看出什么参数可以使用，什么参数的可信度不高，什么参数在那个范围内可以作为一个指标。

同样的方法，计算人愤怒、惊讶、自然时的数据折线图。

通过对多个不同表情数据的分析，得出每个指标的参考值，可以写出简单的表情分类标准：

识别之后：

源代码：