本篇博客呈现了一种基于深度学习的人脸表情识别系统，并详细展示了其实现代码。系统采纳了领先的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了比较，展示了其在图像、视频、实时视频流及批量文件中识别人脸表情的高准确度。文章深入阐释了YOLOv8的工作机制，并配备了相应的Python代码实现、用于模型训练的数据集，以及一个基于PySide6的用户界面。该系统不仅实现了对人脸表情的精准识别和分类，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能，为了方便研究人员和深度学习初学者，本文还包含了完整的代码资源和数据集的下载链接。

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  人脸表情识别（FER）是机器视觉领域的一个重要分支，它专注于从图像或视频中识别人类的面部表情。近年来，随着深度学习技术的快速发展，FER的研究取得了显著进展。现代FER系统普遍采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习结构。这些网络能够从大量带标签的面部表情数据中学习复杂的特征表示。例如，CNN在提取面部特征方面表现出色，而RNN则擅长处理序列数据，如视频中的连续表情变化。

系统界面效果

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行人脸表情检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行人脸表情检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

系统流程

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