在Tensorflow中使用CNN进行面部表情识别 使用卷积神经网络（CNN）从图像或视频/相机流中识别面部表情。 目录 目标是获得一个快速的基准，以比较CNN体系结构在仅使用图像的原始像素进行训练时是否表现更好，或者是否向CNN提供一些额外的信息（例如人脸标志或HOG特征）更好。 结果表明，额外的信息有助于CNN更好地执行。 为了训练模型，我们使用了Fer2013 datset，其中包含30,000个面部表情的图像，分为七个类别：愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊喜和中立。 首先使用open