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:
结果展示:
挑战与解决方案:
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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