基于深度学习的人脸表情识别系统 —— 使用YOLOv8 + UI界面实现

随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在图像分类、目标检测和人脸识别领域。人脸表情识别作为计算机视觉的一个重要分支，已经被广泛应用于情感分析、智能监控、虚拟现实等场景中。本博客将介绍如何使用YOLOv8进行人脸表情识别，并通过用户界面（UI）展示识别结果。

在本项目中，我们将构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统，使用YOLOv8作为目标检测模型，结合一个图形化用户界面（UI）来展示识别结果。我们将从数据集的选择、YOLOv8模型的训练、UI设计与实现、系统集成等方面详细讲解，并提供完整的代码。

1. 项目概述

本项目将分为以下几个部分：

1. 数据集准备与预处理
2. YOLOv8模型的训练
3. UI界面的设计与实现
4. 系统集成与测试
5. 完整代码实现

通过这些步骤，我们将实现一个能够识别不同人脸表情的系统，并通过UI界面将识别结果展示给用户。

2. 数据集准备与预处理

2.1 数据集选择

对于人脸表情识别任务，最常用的数据集之一是 FER-2013 数据集。该数据集包含了大量的标注好的人脸表情图像，适合用于训练情感分类模型。

FER-2013 数据集