


Projekt Mata Kuliah Künstliche Intelligenz?-?Gesichtsausdruckserkennung
Dec 29, 2024 pm 05:19 PMKurze Erkl?rung
Das Projekt ?Face Expression Recognition“ zielt darauf ab, menschliche Gesichtsausdrücke mithilfe der Methode Convolutional Neural Network (CNN) zu erkennen. Der CNN-Algorithmus wird angewendet, um visuelle Daten wie Gesichtsbilder im Graustufenformat zu analysieren, die dann in sieben grundlegende Ausdruckskategorien eingeteilt werden: glücklich, traurig, wütend, überrascht, ?ngstlich, angewidert und neutral. Dieses Modell wurde mit dem FER2013-Datensatz trainiert und erreichte nach dem Training über 500 Epochen eine Genauigkeit von 91,67 %.
Projektziele
Dieses Projekt ?Gesichtsausdruckserkennung“ ist das Abschlussprojekt des Kurses ?Künstliche Intelligenz“, in dem in diesem Projekt Erfolge erzielt werden müssen, darunter:
- Entwicklung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Gesichtsausdruckerkennungssystems. Von diesem System wird erwartet, dass es in der Lage ist, Emotionen, die von Gesichtsausdrücken ausgehen, automatisch und genau zu erkennen.
- Experimentieren Sie mit maschinellen Lernalgorithmen, um die Genauigkeit der Gesichtsausdruckerkennung zu verbessern. In diesem Projekt wird der CNN-Algorithmus getestet, um zu verstehen, inwieweit dieses Modell in der Lage ist, komplexe Muster in Gesichtsbildern zu erkennen. Dieser Aufwand umfasst auch die Optimierung von Modellparametern, das Hinzufügen von Trainingsdaten und die Verwendung von Methoden zur Datenerweiterung.
Tech-Stack?verwendet
- Framework: Python verwendet Bibliotheken wie TensorFlow/Keras für die CNN-Implementierung.
- Datensatz: Der verwendete Datensatz ist FER2013 (Facial Expression Recognition 2013), der 35.887 Graustufenbilder von Gesichtern mit den Abmessungen 48x48 Pixel enth?lt. Diese Bilder sind mit Beschriftungen versehen, die sieben grundlegende Ausdruckskategorien abdecken.
- Tools:?
- NumPy und Pandas zur Datenmanipulation.
- Matplotlib zur Visualisierung.
- Haarkaskade zur Gesichtserkennung von der Kamera.
Ergebnisse
- Glücklich
- Traurig
- Wütend
- Neutral
- überrascht
- Angst
- Ekelhaft
Die Probleme und wie ich damit umgehe
Das Problem der Unterschiede in der Beleuchtung, die sich auf die Genauigkeit auswirken.?
Beleuchtungsschwankungen k?nnen die Modellgenauigkeit beeintr?chtigen. Um dieses Problem zu l?sen, wird eine Datennormalisierung durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Beleuchtung im Bild gleichm??iger ist, sodass Muster in Gesichtsbildern besser erkannt werden k?nnen.?hnliche Komplexit?t von Ausdrücken.
Einige Ausdrücke wie ?Angst“ und ?überrascht“ weisen ?hnliche Merkmale auf, die für das Modell schwer zu unterscheiden sind. Die implementierte L?sung besteht darin, Datenerweiterungen wie Drehung, Zoom, Spiegelung und Kontrast?nderungen durchzuführen, um die Generalisierungsf?higkeit des Modells auf neue Daten zu erh?hen.Ziemlich begrenzter Datensatz
Der FER2013-Datensatz ist zwar recht umfangreich, deckt jedoch nicht das gesamte Spektrum an Gesichtsvarianten weltweit ab. Um den Datensatz anzureichern, habe ich Datenerweiterungstechniken verwendet und Daten aus anderen relevanten Quellen hinzugefügt, um eine bessere Darstellung der Gesichtsausdrücke zu erstellen.
Gelernte Lektionen
Dieses Projekt bietet tiefe Einblicke, wie auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme zur Erkennung von Gesichtsausdrücken eingesetzt werden k?nnen. Der Entwicklungsprozess zeigt die Bedeutung von:
- Datenvorverarbeitung zur Behebung von Beleuchtungsproblemen und zur Verbesserung der Datenqualit?t.
- Experimentieren Sie Trainingsparameter, um die optimale Kombination zu erhalten, z. B. das Festlegen der Anzahl der Epochen, der Lernrate und der Stapelgr??e.
- Erh?hte Vielfalt an Trainingsdaten durch Erweiterung, um die Modellleistung im Vergleich zu realen Daten zu verbessern.
Durch die Bew?ltigung bestehender Herausforderungen gelang es diesem Projekt, ein Modell zur Erkennung von Gesichtsausdrücken zu entwickeln, das auf verschiedene Anwendungen wie Mensch-Computer-Interaktion, Emotionsanalyse und psychologische überwachung angewendet werden kann.
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Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

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