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首頁(yè) 後端開發(fā) Python教學(xué) Project Mata Kuliah 人工智慧?-?人臉表情識(shí)別

Project Mata Kuliah 人工智慧?-?人臉表情識(shí)別

Dec 29, 2024 pm 05:19 PM

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:

  1. 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。
  2. 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

  1. 框架:Python 使用 TensorFlow/Keras 等函式庫(kù)來(lái)實(shí)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(gè)基本表情類別的標(biāo)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(jī)進(jìn)行人臉偵測(cè)。

結(jié)果

  1. 快樂(lè) 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(wèn)題以及我如何處理它

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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:

  1. 資料預(yù)處理,以解決光照問(wèn)題並提高資料品質(zhì)。
  2. 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。
  3. 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。

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