基于面部表情的音乐推荐系统, 快刀切草莓君的毕业设计, Graduation Project
项目目前部署在 fer.zrawberry.com， 欢迎大家前来体验。
项目实现的是一个根据用户面部表情推荐音乐的系统，核心算法是卷积神经网络，使用django框架进行包装。项目主要分为面部表情识别和web平台开发两个部分。分别在FERNetwork和FerMusicplayer中实现，后者调用了前者的训练出的模型。
数据集：Fer2013 下载链接见使用方法 神经网络模型：LeNet，AlexNet
模块介绍
Utils.py：数据集预处理；读取csv生成npy；合并privatetest和training；删除2种不好的表情Network.py：神经网络模块；两种模型定义和训练；预测函数接口；FormatPredict.py：格式化用户输入；滑动窗口识别人脸位置；裁剪出人脸并转换为符合数据集的灰度图；摄像头表情识别demo
Django项目，主要包含含faceemotion和musicplayer两个应用以及静态文件和数据库。
模块介绍
- Django框架和其他
media：存放音乐和图片的媒体目录static：存放静态文件的目录，使用前需要解压templates：存放 html 模板的目录db.sqlite3：数据库文件manage.py：项目管理入口程序FERmusicplayer：Django项目的设置文件
- 应用1
faceemotion- 功能：表情上传、识别功能，通过ajax方式响应。
- 引入了
FERnetwork中的模块和网络权重checkpoint - 在
views中调用FormatPredict识别表情
- 应用2
musicplayer- 实现音乐播放器功能
- 定义音乐模型，实现增删改查
- 根据用户的表情，推荐相应歌单
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项目环境 Python3.6+, 使用 pip 安装 requirement.txt 中的依赖项
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下载Fer2013数据集 下载链接Kaggle Zrawberry.com
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训练神经网络 FERnetwork
- 运行 Utils.py 对数据集预处理
- 运行 Network.py 训练神经网络模型（指定模型 LeNet or AlexNet）
- 运行 FormatPredict.py 调用本地摄像头查看效果
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运行 django 项目 FERmusicplayer
- 解压 css 和 js 文件, 创建 db.sqlite3 文件
- 将训练好的 checkpoint 文件，从 FerNetwork 目录中复制到
FERmusicplayer/faceemotion/nnSource中 - 执行
python manage.py makemigrations和python manage.py migrate生成数据库表格 - 通过
python manage.py runserver运行 django 项目
尚未添加具体开源协议，在使用或参考本项目时用标注 @Zaaachary @快刀切草莓君 zrawberry.com即可。