


Projek Mata Kuliah Kecerdasan Buatan?-?Pengecaman Ekspresi Wajah
Dec 29, 2024 pm 05:19 PMPenjelasan Ringkas
Projek "Pengecaman Ekspresi Wajah" bertujuan untuk mengenali ekspresi muka manusia menggunakan kaedah Convolutional Neural Network (CNN). Algoritma CNN digunakan untuk menganalisis data visual seperti imej muka dalam format skala kelabu, yang kemudiannya diklasifikasikan kepada tujuh kategori ekspresi asas: gembira, sedih, marah, terkejut, takut, jijik dan neutral. Model ini dilatih menggunakan set data FER2013 dan berjaya mencapai ketepatan 91.67% selepas latihan selama 500 zaman.
Matlamat Projek
Projek "Face Expression Recognition" ini merupakan projek akhir kursus Kepintaran Buatan di mana dalam projek ini terdapat pencapaian yang perlu dicapai antaranya:
- Membangunkan sistem pengecaman ekspresi muka berasaskan kecerdasan buatan. Sistem ini dijangka dapat mengenal pasti emosi yang terpancar daripada mimik muka secara automatik dan tepat.
- Percubaan dengan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketepatan pengecaman ekspresi muka. Dalam projek ini, algoritma CNN diuji untuk memahami sejauh mana model ini dapat mengenali corak kompleks dalam imej muka. Usaha ini juga termasuk mengoptimumkan parameter model, menambah data latihan dan menggunakan kaedah penambahan data.
Tech Stack?Digunakan
- Kerangka: Python menggunakan perpustakaan seperti TensorFlow/Keras untuk pelaksanaan CNN.
- Set Data: Set data yang digunakan ialah FER2013 (Pengecaman Ekspresi Wajah 2013), yang mengandungi 35,887 imej skala kelabu wajah dengan dimensi 48x48 piksel. Imej ini disertakan dengan label yang meliputi tujuh kategori ungkapan asas.
- Alat:?
- NumPy dan Pandas untuk manipulasi data.
- Matplotlib untuk visualisasi.
- Haar Cascade untuk pengesanan muka daripada kamera.
Keputusan
- Gembira
- Sedih
- Marah
- Neutral
- Terkejut
- Takut
- Menjijikkan
Masalah dan Cara Saya Mengatasinya
Masalah perbezaan pencahayaan yang menjejaskan tahap ketepatan.?
Variasi pencahayaan boleh menjejaskan ketepatan model. Untuk mengatasinya, normalisasi data dijalankan bagi memastikan pencahayaan dalam imej lebih seragam supaya corak dalam imej muka dapat dikenali dengan lebih baik.Kerumitan ungkapan yang serupa.
Sesetengah ungkapan, seperti "takut" dan "terkejut," mempunyai ciri serupa yang sukar untuk dibezakan oleh model. Penyelesaian yang dilaksanakan adalah untuk menjalankan penambahan data seperti putaran, zum, flipping dan perubahan kontras untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model kepada data baharu.set data yang agak terhad
Set data FER2013, walaupun agak besar, tidak merangkumi rangkaian penuh variasi wajah di seluruh dunia. Untuk memperkayakan set data, saya menggunakan teknik penambahan data dan menambahkan data daripada sumber lain yang berkaitan untuk mencipta perwakilan ekspresi muka yang lebih baik.
Pengajaran
Projek ini memberikan pandangan mendalam tentang cara sistem berasaskan kecerdasan buatan boleh digunakan untuk mengecam ekspresi muka. Proses pembangunan menunjukkan kepentingan:
- Pra-pemprosesan data untuk menangani isu pencahayaan dan meningkatkan kualiti data.
- Uji parameter latihan untuk mendapatkan gabungan optimum, seperti menetapkan bilangan zaman, kadar pembelajaran dan saiz kelompok.
- Meningkatkan kepelbagaian data latihan melalui penambahan untuk meningkatkan prestasi model berbanding data dunia sebenar.
Dengan mengatasi cabaran sedia ada, projek ini berjaya membina model pengecaman ekspresi muka yang boleh digunakan pada pelbagai aplikasi seperti interaksi manusia-komputer, analisis emosi dan pemantauan psikologi.
Atas ialah kandungan terperinci Projek Mata Kuliah Kecerdasan Buatan?-?Pengecaman Ekspresi Wajah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
