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Project Mata Kuliah 人工智能?-?人臉表情識別

Dec 29, 2024 pm 05:19 PM

簡短說明

“面部表情識別”項目旨在使用卷積神經網絡(CNN)方法識別人類面部表情。應用CNN算法分析灰度格式的面部圖像等視覺數據,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 數據集進行訓練,經過 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:

  1. 開發(fā)基于人工智能的面部表情識別系統(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雜模式的程度。這項工作還包括優(yōu)化模型參數、添加訓練數據和使用數據增強方法。

使用的技術堆棧

  1. 框架:Python 使用 TensorFlow/Keras 等庫來實現(xiàn) CNN。
  2. 數據集:使用的數據集是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。
  3. 工具:
  • 用于數據操作的 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. 惡心 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性。為了克服這個問題,我們對數據進行歸一化,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。

  2. 表達式的相似復雜性。
    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、縮放、翻轉、對比度變化等數據增強,以增加模型對新數據的泛化能力。

  3. 數據集相當有限
    FER2013 數據集雖然相當大,但并未涵蓋全球范圍內的全部面部變化。為了豐富數據集,我使用了數據增強技術并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:

  1. 數據預處理,以解決光照問題并提高數據質量。
  2. 實驗訓練參數以獲得最佳組合,例如設置 epoch 數、學習率和批量大小。
  3. 通過增強來增加訓練數據的多樣性,以提高模型針對真實世界數據的性能。

通過克服現(xiàn)有的挑戰(zhàn),該項目成功構建了面部表情識別模型,可應用于人機交互、情緒分析、心理監(jiān)測等各種應用。

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