课程介绍
在现实生活中，对于不同人面部表情的识别，有很多常见的应用场景，比如在一些警方的场景，对高清摄像头拍摄到的画面记性人脸面部表情识别，可以快速锁定关键人物；在一些教学场景，无论是线下还是线上，表情识别可以用来检测学生上课的状态（在认真听讲，还是开小差或者打瞌睡）。而表情识别，正是当前深度学习神经网络的研究重点和热门应用，
本次项目依据FER2013（Facial Expression Recognition 2013）数据集作为训练数据，使用python人工智能的Keras框架构建卷积神经网络CNN训练出人脸面部表情识别的模型，最终达到能够识别用户传入图片（或视频）中人脸的面部表情。
