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Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别

DDD
发布： 2024-12-27 08:00:18
原创
1037人浏览过

本项目利用卷积神经网络(cnn)技术实现人脸表情识别，能够准确区分七种基本情绪：快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中性。项目基于fer2013数据集，经过500轮迭代训练，最终模型准确率达到91.67%。

项目目标:

本项目旨在构建一个基于人工智能的人脸表情识别系统，自动、精确地识别面部表情所表达的情绪。通过实验不同机器学习算法，特别是CNN算法，探索其在识别面部图像复杂模式方面的能力，并通过优化模型参数、扩充训练数据和数据增强技术提升识别准确率。

技术栈:

  • 编程语言: Python
  • 深度学习框架: TensorFlow/Keras
  • 数据集: FER2013 (包含35,887张48x48像素灰度人脸图像，已标注七种基本表情)
  • 工具库: NumPy, Pandas (数据处理), Matplotlib (数据可视化), Haar Cascade (人脸检测)

结果展示:

  1. 快乐 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  2. 悲伤 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  3. 愤怒 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  4. 中性 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  5. 惊讶 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  6. 恐惧 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别
  7. 厌恶 Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别

挑战与解决方案:

  • 光照差异: 通过数据归一化处理，减少光照不均对模型准确率的影响。
  • 表情相似性: 采用数据增强技术（旋转、缩放、翻转、对比度调整等），提升模型对相似表情的区分能力和泛化能力。
  • 数据集局限性: 结合数据增强技术并补充其他相关数据，丰富数据集，提升模型的鲁棒性。

经验总结:

本项目强调了数据预处理的重要性，有效解决了光照问题并提升了数据质量。 此外，实验性的调整模型参数（迭代次数、学习率、批量大小）以及数据增强技术，显著提高了模型在实际应用中的性能。 最终，项目成功构建了一个可用于人机交互、情绪分析和心理监测等领域的人脸表情识别模型。

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来源：php中文网
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