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Project Mata Kuliah 人工智慧?-?人臉表情識別

Dec 29, 2024 pm 05:19 PM

簡短說明

「臉部表情辨識」計畫旨在使用卷積神經網路(CNN)方法識別人類臉部表情。應用CNN演算法分析灰階格式的臉部影像等視覺數據,然後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。模型使用 FER2013 資料集進行訓練,經過 500 個 epoch 訓練後,準確率達到 91.67%。

專案目標

這個「人臉表情辨識」項目是人工智慧課程的期末項目,在這個項目中必須達成的成就包括:

  1. 開發(fā)基於人工智慧的臉部表情辨識系統(tǒng)。 該系統(tǒng)預計能夠自動準確地識別面部表情所散發(fā)的情緒。
  2. 使用機器學習演算法進行實驗,以提高臉部表情辨識的準確性。 在這個專案中,我們對 CNN 演算法進行了測試,以了解該模型能夠識別臉部影像中複雜模式的程度。這項工作還包括優(yōu)化模型參數、添加訓練資料和使用資料增強方法。

使用的技術堆疊

  1. 框架:Python 使用 TensorFlow/Keras 等函式庫來實作 CNN。
  2. 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基本表情類別的標籤。
  3. 工具:
  • 用於資料操作的 NumPy 和 Pandas。
  • 用於可視化的 Matplotlib。
  • Haar Cascade,用於從相機進行人臉偵測。

結果

  1. 快樂 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  2. 悲傷 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  3. 生氣 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  4. 中性 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  5. 驚訝 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  6. 害怕 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition
  7. 噁心 Project Mata Kuliah Artificial Intelligence?-?Face Expression Recognition

問題以及我如何處理它

  1. 光照差異影響準確度的問題。?
    光照變化會影響模型的準確度。為了克服這個問題,我們將資料歸一化,以確保影像中的光線更加均勻,從而更好地識別臉部影像中的圖案。

  2. 表達式的相似複雜性。
    有些表達方式,例如“害怕”和“驚訝”,具有相似的特徵,模型很難區(qū)分。實現的解決方案是進行旋轉、縮放、翻轉、對比變化等資料增強,以增加模型對新資料的泛化能力。

  3. 資料集相當有限
    FER2013 資料集雖然相當大,但並未涵蓋全球範圍內的全部臉部變化。為了豐富數據集,我使用了數據增強技術並添加了其他相關來源的數據,以更好地表示面部表情。

經驗教訓

該專案深入探討如何使用基於人工智慧的系統(tǒng)來識別面部表情。開發(fā)過程顯示了以下重要性:

  1. 資料預處理,以解決光照問題並提高資料品質。
  2. 實驗訓練參數以獲得最佳組合,例如設定 epoch 數、學習率和批量大小。
  3. 透過增強來增加訓練資料的多樣性,以提高模型針對真實世界資料的效能。

透過克服現有的挑戰(zhàn),該計畫成功建構了臉部表情辨識模型,可應用於人機互動、情緒分析、心理監(jiān)測等各種應用。

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