Expression-Recognition

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第一步： 从http://mplab.ucsd.edu/wordpress/wp-content/uploads/genki4k.tar 下载数据集genki4k.tar； 解压到genki4k； 其中有一个files子目录，其中是样本图片； 另一个文件是labels.txt是样本的label

第二步： 使用extract_face.py进行面部的提取(包含转化为灰度图和resize为64*64)

第三步： 使用split_train_test.py进行训练集和测试集的划分

第四步： 构造训练集和测试集合的label： data/test_labels.txt data/train_labels.txt 其中格式为(样本名称+空格+标签(0或者1))： file0003.jpg 1 file3948.jpg 0

第五步： 使用convert.py将训练集和测试集的图片转化为tfrecord的格式。

第六步： 使用train.py进行训练，模型会存储到path/to/model路径下

第七步： 使用evaluate.py输出测试结果

第八步： check.py实现对单张图片的测试。