我想做的是基于人脸识别的表情（情绪）分析。看到网上也是有很多的开源库提供使用，为开发提供了很大的方便。我选择目前用的比较多的dlib库进行人脸识别与特征标定。使用python也缩短了开发周期。
官网对于dlib的介绍是：Dlib包含广泛的机器学习算法。所有的设计都是高度模块化的，快速执行，并且通过一个干净而现代的C ++ API，使用起来非常简单。它用于各种应用，包括机器人技术，嵌入式设备，手机和大型高性能计算环境。
虽然应用都比较高大上，但是自己在PC上做个情绪分析的小软件还是挺有意思的。
按照自己的想法与思路设计识别方式。目前也比较火的keras好像就是根据嘴型的变化作为情绪分析的一个指标。
而我的想法是利用嘴的张开比例，眼睛的睁开程度，眉毛的倾斜角度作为情绪分析的三个指标。但是由于人与人长相的差异较大，五官的也是千差万别，再加上我的计算方法也比较简单。所以识别效率并不是很高。
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。
二、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：
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：
点击下载：
三、实施思路首先是利用dlib进行人脸识别：)
import cv2 import dlib from skimage import io # 使用特征提取器get_frontal_face_detector detector = dlib.get_frontal_face_detector() # dlib的68点模型，使用作者训练好的特征预测器 predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") # 图片所在路径 img = io.imread("2.jpg") # 生成dlib的图像窗口 win = dlib.image_window() win.clear_overlay() win.set_image(img) # 特征提取器的实例化 dets = detector(img, 1) print("人脸数：", len(dets)) for k, d in enumerate(dets): print("第", k+1, "个人脸d的坐标：", "left:", d.left(), "right:", d.right(), "top:", d.top(), "bottom:", d.bottom()) width = d.right() - d.left() heigth = d.bottom() - d.top() print('人脸面积为：',(width*heigth))