簡短說明
「臉部表情辨識(shí)」計(jì)畫旨在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)路（CNN）方法識(shí)別人類臉部表情。應(yīng)用CNN演算法分析灰階格式的臉部影像等視覺數(shù)據(jù)，然後將其分為七個(gè)基本表情類別：快樂、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡和中性。模型使用 FER2013 資料集進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過 500 個(gè) epoch 訓(xùn)練後，準(zhǔn)確率達(dá)到 91.67%。
專案目標(biāo)
這個(gè)「人臉表情辨識(shí)」項(xiàng)目是人工智慧課程的期末項(xiàng)目，在這個(gè)項(xiàng)目中必須達(dá)成的成就包括：
- 開發(fā)基於人工智慧的臉部表情辨識(shí)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)預(yù)計(jì)能夠自動(dòng)準(zhǔn)確地識(shí)別面部表情所散發(fā)的情緒。
- 使用機(jī)器學(xué)習(xí)演算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以提高臉部表情辨識(shí)的準(zhǔn)確性。 在這個(gè)專案中，我們對(duì) CNN 演算法進(jìn)行了測試，以了解該模型能夠識(shí)別臉部影像中複雜模式的程度。這項(xiàng)工作還包括優(yōu)化模型參數(shù)、添加訓(xùn)練資料和使用資料增強(qiáng)方法。
使用的技術(shù)堆疊
- 框架：Python 使用 TensorFlow/Keras 等函式庫來實(shí)作 CNN。
- 資料集：使用的資料集是FER2013（Facial Expression Recognition 2013），其中包含35,887張尺寸為48x48像素的人臉灰階影像。這些圖像帶有涵蓋七個(gè)基本表情類別的標(biāo)籤。
- 工具：
- 用於資料操作的 NumPy 和 Pandas。
- 用於可視化的 Matplotlib。
- Haar Cascade，用於從相機(jī)進(jìn)行人臉偵測。
結(jié)果
- 快樂
- 悲傷
- 生氣
- 中性
- 驚訝
- 害怕
- 噁心
問題以及我如何處理它
光照差異影響準(zhǔn)確度的問題。?
光照變化會(huì)影響模型的準(zhǔn)確度。為了克服這個(gè)問題，我們將資料歸一化，以確保影像中的光線更加均勻，從而更好地識(shí)別臉部影像中的圖案。表達(dá)式的相似複雜性。
有些表達(dá)方式，例如“害怕”和“驚訝”，具有相似的特徵，模型很難區(qū)分。實(shí)現(xiàn)的解決方案是進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、對(duì)比變化等資料增強(qiáng)，以增加模型對(duì)新資料的泛化能力。資料集相當(dāng)有限
FER2013 資料集雖然相當(dāng)大，但並未涵蓋全球範(fàn)圍內(nèi)的全部臉部變化。為了豐富數(shù)據(jù)集，我使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)並添加了其他相關(guān)來源的數(shù)據(jù)，以更好地表示面部表情。
經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
該專案深入探討如何使用基於人工智慧的系統(tǒng)來識(shí)別面部表情。開發(fā)過程顯示了以下重要性：
- 資料預(yù)處理，以解決光照問題並提高資料品質(zhì)。
- 實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練參數(shù)以獲得最佳組合，例如設(shè)定 epoch 數(shù)、學(xué)習(xí)率和批量大小。
- 透過增強(qiáng)來增加訓(xùn)練資料的多樣性，以提高模型針對(duì)真實(shí)世界資料的效能。
透過克服現(xiàn)有的挑戰(zhàn)，該計(jì)畫成功建構(gòu)了臉部表情辨識(shí)模型，可應(yīng)用於人機(jī)互動(dòng)、情緒分析、心理監(jiān)測等各種應(yīng)用。
以上是Project Mata Kuliah 人工智慧?-?人臉表情識(shí)別的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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