基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

1. 引言

近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。

本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一个从头到尾的深度学习表情识别项目。

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目录

1. 引言

2. 系统目标与设计

2.1 系统目标

2.2 系统框架

3. 系统实现

3.1 数据集准备

3.1.1 数据来源

3.1.2 数据标注

3.1.3 数据预处理

3.1.4 数据格式整理

3.2 模型训练

3.2.1 YOLOv8简介

3.2.2 环境配置

3.2.3 数据配置

3.2.4 模型训练

3.3 推理与检测

3.3.1 图片检测

3.3.2 视频流实时检测

3.4 UI界面设计

3.4.1 功能需求

3.4.2 UI实现

4. 系统优化与展望

4.1 性能优化

4.2 功能扩展

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2. 系统目标与设计

2.1 系统目标

1. 高效检测人脸及表情分类：通过训练一个基于YOLOv8的深度学习模型，实现对人脸区域的表情类别预测。
2. 实时推理：支持摄像头实时检测和表情识别。
3. 友好的用户界面：提供直观的UI界面，用于用户上传图片并显示识别结果。