簡(jiǎn)短說(shuō)明
「臉部表情辨識(shí)」計(jì)畫旨在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)路（CNN）方法識(shí)別人類臉部表情。應(yīng)用CNN演算法分析灰階格式的臉部影像等視覺(jué)數(shù)據(jù)，然後將其分為七個(gè)基本表情類別：快樂(lè)、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡和中性。模型使用 FER2013 資料集進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò) 500 個(gè) epoch 訓(xùn)練後，準(zhǔn)確率達(dá)到 91.67%。
專案目標(biāo)
這個(gè)「人臉表情辨識(shí)」項(xiàng)目是人工智慧課程的期末項(xiàng)目，在這個(gè)項(xiàng)目中必須達(dá)成的成就包括：
- 開發(fā)基於人工智慧的臉部表情辨識(shí)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)預(yù)計(jì)能夠自動(dòng)準(zhǔn)確地識(shí)別面部表情所散發(fā)的情緒。
- 使用機(jī)器學(xué)習(xí)演算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以提高臉部表情辨識(shí)的準(zhǔn)確性。 在這個(gè)專案中，我們對(duì) CNN 演算法進(jìn)行了測(cè)試，以了解該模型能夠識(shí)別臉部影像中複雜模式的程度。這項(xiàng)工作還包括優(yōu)化模型參數(shù)、添加訓(xùn)練資料和使用資料增強(qiáng)方法。
使用的技術(shù)堆疊
- 框架：Python 使用 TensorFlow/Keras 等函式庫(kù)來(lái)實(shí)作 CNN。
- 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(gè)基本表情類別的標(biāo)籤。
- 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(jī)進(jìn)行人臉偵測(cè)。
結(jié)果
- 快樂(lè)
- 悲傷
- 生氣
- 中性
- 驚訝
- 害怕
- 噁心
問(wèn)題以及我如何處理它
光照差異影響準(zhǔn)確度的問(wèn)題。?
光照變化會(huì)影響模型的準(zhǔn)確度。為了克服這個(gè)問(wèn)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(shí)別臉部影像中的圖案。表達(dá)式的相似複雜性。
有些表達(dá)方式，例如“害怕”和“驚訝”，具有相似的特徵，模型很難區(qū)分。實(shí)現(xiàn)的解決方案是進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)、對(duì)比變化等資料增強(qiáng)，以增加模型對(duì)新資料的泛化能力。資料集相當(dāng)有限
FER2013 資料集雖然相當(dāng)大，但並未涵蓋全球範(fàn)圍內(nèi)的全部臉部變化。為了豐富數(shù)據(jù)集，我使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)並添加了其他相關(guān)來(lái)源的數(shù)據(jù)，以更好地表示面部表情。
經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
該專案深入探討如何使用基於人工智慧的系統(tǒng)來(lái)識(shí)別面部表情。開發(fā)過(guò)程顯示了以下重要性：
- 資料預(yù)處理，以解決光照問(wèn)題並提高資料品質(zhì)。
- 實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練參數(shù)以獲得最佳組合，例如設(shè)定 epoch 數(shù)、學(xué)習(xí)率和批量大小。
- 透過(guò)增強(qiáng)來(lái)增加訓(xùn)練資料的多樣性，以提高模型針對(duì)真實(shí)世界資料的效能。
透過(guò)克服現(xiàn)有的挑戰(zhàn)，該計(jì)畫成功建構(gòu)了臉部表情辨識(shí)模型，可應(yīng)用於人機(jī)互動(dòng)、情緒分析、心理監(jiān)測(cè)等各種應(yīng)用。
以上是Project Mata Kuliah 人工智慧?-?人臉表情識(shí)別的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python如何處理函數(shù)中的可變默認(rèn)參數(shù)，為什麼這會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題？
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如何將Python與微服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中的其他語(yǔ)言或系統(tǒng)集成？
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Python可以很好地與其他語(yǔ)言和系統(tǒng)在微服務(wù)架構(gòu)中協(xié)同工作，關(guān)鍵在於各服務(wù)如何獨(dú)立運(yùn)行並有效通信。 1.使用標(biāo)準(zhǔn)API和通信協(xié)議（如HTTP、REST、gRPC），Python通過(guò)Flask、FastAPI等框架構(gòu)建API，並利用requests或httpx調(diào)用其他語(yǔ)言服務(wù)；2.借助消息代理（如Kafka、RabbitMQ、Redis）實(shí)現(xiàn)異步通信，Python服務(wù)可發(fā)布消息供其他語(yǔ)言消費(fèi)者處理，提升系統(tǒng)解耦、可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性；3.通過(guò)C/C 擴(kuò)展或嵌入其他語(yǔ)言運(yùn)行時(shí)（如Jython），實(shí)現(xiàn)性
列表，字典和集合綜合如何改善Python中的代碼可讀性和簡(jiǎn)潔性？
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Python的列表、字典和集合推導(dǎo)式通過(guò)簡(jiǎn)潔語(yǔ)法提升代碼可讀性和編寫效率。它們適用於簡(jiǎn)化迭代與轉(zhuǎn)換操作，例如用單行代碼替代多行循環(huán)實(shí)現(xiàn)元素變換或過(guò)濾。 1.列表推導(dǎo)式如[x2forxinrange(10)]能直接生成平方數(shù)列；2.字典推導(dǎo)式如{x:x2forxinrange(5)}清晰表達(dá)鍵值映射；3.條件篩選如[xforxinnumbersifx%2==0]使過(guò)濾邏輯更直觀；4.複雜條件亦可嵌入，如結(jié)合多條件過(guò)濾或三元表達(dá)式；但需避免過(guò)度嵌套或副作用操作，以免降低可維護(hù)性。合理使用推導(dǎo)式能在減少
如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫(kù)進(jìn)行操作？
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如何使用__ITER__和__NEXT __在Python中實(shí)現(xiàn)自定義迭代器？
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要實(shí)現(xiàn)自定義迭代器，需在類中定義__iter__和__next__方法。 ①__iter__方法返回迭代器對(duì)象自身，通常為self，以兼容for循環(huán)等迭代環(huán)境；②__next__方法控制每次迭代的值，返回序列中的下一個(gè)元素，當(dāng)無(wú)更多項(xiàng)時(shí)應(yīng)拋出StopIteration異常；③需正確跟蹤狀態(tài)並設(shè)置終止條件，避免無(wú)限循環(huán)；④可封裝複雜邏輯如文件行過(guò)濾，同時(shí)注意資源清理與內(nèi)存管理；⑤對(duì)簡(jiǎn)單邏輯可考慮使用生成器函數(shù)yield替代，但需結(jié)合具體場(chǎng)景選擇合適方式。
什麼是動(dòng)態(tài)編程技術(shù)，如何在Python中使用它們？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動(dòng)態(tài)規(guī)劃（DP）通過(guò)將復(fù)雜問(wèn)題分解為更簡(jiǎn)單的子問(wèn)題並存儲(chǔ)其結(jié)果以避免重複計(jì)算，來(lái)優(yōu)化求解過(guò)程。主要方法有兩種：1.自頂向下（記憶化）：遞歸分解問(wèn)題，使用緩存存儲(chǔ)中間結(jié)果；2.自底向上（表格化）：從基礎(chǔ)情況開始迭代構(gòu)建解決方案。適用於需要最大/最小值、最優(yōu)解或存在重疊子問(wèn)題的場(chǎng)景，如斐波那契數(shù)列、背包問(wèn)題等。在Python中，可通過(guò)裝飾器或數(shù)組實(shí)現(xiàn)，並應(yīng)注意識(shí)別遞推關(guān)係、定義基準(zhǔn)情況及優(yōu)化空間複雜度。
Python中的正則表達(dá)式是什麼？如何將RE模塊用於模式匹配？
Jun 14, 2025 am 12:26 AM
Python的正則表達(dá)式通過(guò)re模塊提供強(qiáng)大的文本處理功能，可用於匹配、提取和替換字符串。 1.使用re.search()可在字符串中查找是否存在指定模式；2.re.match()僅從字符串開頭匹配，re.fullmatch()需完全匹配整個(gè)字符串；3.re.findall()返回所有非重疊匹配項(xiàng)組成的列表；4.特殊符號(hào)如\d表示數(shù)字，\w表示單詞字符，\s表示空白符，*、 、?分別表示重複0次或多次、1次或多次、0次或1次；5.使用括號(hào)可創(chuàng)建捕獲組以提取信息，例如從電子郵件中分離用戶名和域名；6
