简短说明
“面部表情识别”项目旨在使用卷积神经网络(CNN)方法识别人类面部表情。应用CNN算法分析灰度格式的面部图像等视觉数据,然后将其分为七个基本表情类别:快乐、悲伤、愤怒、惊讶、害怕、厌恶和中性。该模型使用 FER2013 数据集进行训练,经过 500 个 epoch 训练后,准确率达到 91.67%。
项目目标
这个“人脸表情识别”项目是人工智能课程的期末项目,在这个项目中必须取得的成就包括:
- 开发基于人工智能的面部表情识别系统。 该系统预计能够自动准确地识别面部表情所散发的情绪。
- 使用机器学习算法进行实验,以提高面部表情识别的准确性。 在这个项目中,我们对 CNN 算法进行了测试,以了解该模型能够识别面部图像中复杂模式的程度。这项工作还包括优化模型参数、添加训练数据和使用数据增强方法。
使用的技术堆栈
- 框架:Python 使用 TensorFlow/Keras 等库来实现 CNN。
- 数据集:使用的数据集是FER2013(Facial Expression Recognition 2013),其中包含35,887张尺寸为48x48像素的人脸灰度图像。这些图像带有涵盖七个基本表情类别的标签。
- 工具:
- 用于数据操作的 NumPy 和 Pandas。
- 用于可视化的 Matplotlib。
- Haar Cascade,用于从相机进行人脸检测。
结果
- 快乐
- 悲伤
- 生气
- 中性
- 惊讶
- 害怕
- 恶心
问题以及我如何处理它
光照差异影响准确度的问题。
光照变化会影响模型的准确性。为了克服这个问题,我们对数据进行归一化,以确保图像中的光照更加均匀,从而更好地识别面部图像中的图案。表达式的相似复杂性。
有些表达方式,例如“害怕”和“惊讶”,具有相似的特征,模型很难区分。实现的解决方案是进行旋转、缩放、翻转、对比度变化等数据增强,以增加模型对新数据的泛化能力。数据集相当有限
FER2013 数据集虽然相当大,但并未涵盖全球范围内的全部面部变化。为了丰富数据集,我使用了数据增强技术并添加了其他相关来源的数据,以更好地表示面部表情。
经验教训
该项目深入探讨了如何使用基于人工智能的系统来识别面部表情。开发过程显示了以下重要性:
- 数据预处理,以解决光照问题并提高数据质量。
- 实验训练参数以获得最佳组合,例如设置 epoch 数、学习率和批量大小。
- 通过增强来增加训练数据的多样性,以提高模型针对真实世界数据的性能。
通过克服现有的挑战,该项目成功构建了面部表情识别模型,可应用于人机交互、情绪分析、心理监测等各种应用。
以上是Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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