プロジェクト Mata Kuliah 人工知能 - 顔表情認識

簡単な説明

「顔表情認識」プロジェクトは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) 手法を使用して人間の表情を認識することを目的としています。 CNN アルゴリズムを適用して、グレースケール形式の顔画像などの視覚データを分析し、喜び、悲しみ、怒り、驚き、恐怖、嫌悪感、中立の 7 つの基本的な表現カテゴリに分類します。このモデルは FER2013 データセットを使用してトレーニングされ、500 エポックのトレーニング後に 91.67% の精度を達成することができました。

プロジェクトの目標

この「顔の表情認識」プロジェクトは、人工知能コースの最終プロジェクトであり、このプロジェクトでは次のような達成する必要がある成果があります。

1. 人工知能ベースの表情認識システムを開発しています。 このシステムにより、表情から発せられる感情を自動的かつ正確に識別できることが期待されています。
2. 機械学習アルゴリズムを実験して、表情認識の精度を向上させます。 このプロジェクトでは、このモデルが顔画像の複雑なパターンをどの程度認識できるかを理解するために CNN アルゴリズムがテストされます。この取り組みには、モデル パラメーターの最適化、トレーニング データの追加、データ拡張手法の使用も含まれます。

使用された技術スタック

1. フレームワーク: Python は CNN 実装に TensorFlow/Keras などのライブラリを使用します。
2. データセット: 使用されるデータセットは FER2013 (Facial Expression Recognition 2013) で、これには 48x48 ピクセルのサイズの顔の 35,887 個のグレースケール画像が含まれています。これらの画像には、7 つの基本的な表現カテゴリをカバーするラベルが付いています。
3. ツール:

• データ操作用の NumPy と Pandas。
• 視覚化用の Matplotlib。
• カメラからの顔検出のための Haar Cascade。

結果

1. 幸せ
2. 悲しい
3. 怒っている
4. 中立
5. びっくり
6. 怖い
7. 気持ち悪い

問題とその対処方法

1. 精度のレベルに影響を与える照明の違いの問題。 
   照明の変動はモデルの精度に影響を与える可能性があります。これを克服するために、データの正規化が実行され、画像内の照明がより均一になり、顔画像のパターンがよりよく認識されるようになります。

2. 同様の複雑な式。
   「怖い」や「驚いた」などの一部の表現は、モデルが区別するのが難しい類似した特徴を持っています。実装されたソリューションは、回転、ズーム、反転、コントラスト変更などのデータ拡張を実行して、新しいデータに対するモデルの汎化能力を高めることです。

3. かなり限定されたデータセット
   FER2013 データセットは非常に大規模ですが、世界中の顔のバリエーションの全範囲をカバーしているわけではありません。データセットを強化するために、データ拡張技術を使用し、他の関連ソースからのデータを追加して、顔の表情をより適切に表現しました。

学んだ教訓

このプロジェクトは、人工知能ベースのシステムを使用して顔の表情を認識する方法についての深い洞察を提供します。開発プロセスは次の重要性を示しています:

1. 照明の問題に対処し、データ品質を向上させるためのデータ前処理。
2. エポック数、学習率、バッチ サイズの設定など、トレーニング パラメーターを実験して最適な組み合わせを取得します。
3. 現実世界のデータに対するモデルのパフォーマンスを向上させるための拡張を通じてトレーニング データの多様性を高めます。

このプロジェクトは、既存の課題を克服することにより、人間とコンピューターのインタラクション、感情分析、心理モニタリングなどのさまざまなアプリケーションに適用できる表情認識モデルの構築に成功しました。

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