簡短說明
“面部表情識別”項目旨在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法識別人類面部表情。應(yīng)用CNN算法分析灰度格式的面部圖像等視覺數(shù)據(jù)，然后將其分為七個基本表情類別：快樂、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡和中性。該模型使用 FER2013 數(shù)據(jù)集進行訓練，經(jīng)過 500 個 epoch 訓練后，準確率達到 91.67%。
項目目標
這個“人臉表情識別”項目是人工智能課程的期末項目，在這個項目中必須取得的成就包括：
- 開發(fā)基于人工智能的面部表情識別系統(tǒng)。 該系統(tǒng)預(yù)計能夠自動準確地識別面部表情所散發(fā)的情緒。
- 使用機器學習算法進行實驗，以提高面部表情識別的準確性。 在這個項目中，我們對 CNN 算法進行了測試，以了解該模型能夠識別面部圖像中復(fù)雜模式的程度。這項工作還包括優(yōu)化模型參數(shù)、添加訓練數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)增強方法。
使用的技術(shù)堆棧
- 框架：Python 使用 TensorFlow/Keras 等庫來實現(xiàn) CNN。
- 數(shù)據(jù)集：使用的數(shù)據(jù)集是FER2013（Facial Expression Recognition 2013），其中包含35,887張尺寸為48x48像素的人臉灰度圖像。這些圖像帶有涵蓋七個基本表情類別的標簽。
- 工具：
- 用于數(shù)據(jù)操作的 NumPy 和 Pandas。
- 用于可視化的 Matplotlib。
- Haar Cascade，用于從相機進行人臉檢測。
結(jié)果
- 快樂
- 悲傷
- 生氣
- 中性
- 驚訝
- 害怕
- 惡心
問題以及我如何處理它
光照差異影響準確度的問題。?
光照變化會影響模型的準確性。為了克服這個問題，我們對數(shù)據(jù)進行歸一化，以確保圖像中的光照更加均勻，從而更好地識別面部圖像中的圖案。表達式的相似復(fù)雜性。
有些表達方式，例如“害怕”和“驚訝”，具有相似的特征，模型很難區(qū)分。實現(xiàn)的解決方案是進行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、對比度變化等數(shù)據(jù)增強，以增加模型對新數(shù)據(jù)的泛化能力。數(shù)據(jù)集相當有限
FER2013 數(shù)據(jù)集雖然相當大，但并未涵蓋全球范圍內(nèi)的全部面部變化。為了豐富數(shù)據(jù)集，我使用了數(shù)據(jù)增強技術(shù)并添加了其他相關(guān)來源的數(shù)據(jù)，以更好地表示面部表情。
經(jīng)驗教訓
該項目深入探討了如何使用基于人工智能的系統(tǒng)來識別面部表情。開發(fā)過程顯示了以下重要性：
- 數(shù)據(jù)預(yù)處理，以解決光照問題并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
- 實驗訓練參數(shù)以獲得最佳組合，例如設(shè)置 epoch 數(shù)、學習率和批量大小。
- 通過增強來增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，以提高模型針對真實世界數(shù)據(jù)的性能。
通過克服現(xiàn)有的挑戰(zhàn)，該項目成功構(gòu)建了面部表情識別模型，可應(yīng)用于人機交互、情緒分析、心理監(jiān)測等各種應(yīng)用。
以上是Project Mata Kuliah 人工智能?-?人臉表情識別的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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