Project Mata Kuliah 人工智慧 - 人臉表情識別

簡短說明

「臉部表情辨識」計畫旨在使用卷積神經網路（CNN）方法識別人類臉部表情。應用CNN演算法分析灰階格式的臉部影像等視覺數據，然後將其分為七個基本表情類別：快樂、悲傷、憤怒、驚訝、害怕、厭惡和中性。模型使用 FER2013 資料集進行訓練，經過 500 個 epoch 訓練後，準確率達到 91.67%。

專案目標

這個「人臉表情辨識」項目是人工智慧課程的期末項目，在這個項目中必須達成的成就包括：

1. 開發基於人工智慧的臉部表情辨識系統。 該系統預計能夠自動準確地識別面部表情所散發的情緒。
2. 使用機器學習演算法進行實驗，以提高臉部表情辨識的準確性。 在這個專案中，我們對 CNN 演算法進行了測試，以了解該模型能夠識別臉部影像中複雜模式的程度。這項工作還包括優化模型參數、添加訓練資料和使用資料增強方法。

使用的技術堆疊

1. 框架：Python 使用 TensorFlow/Keras 等函式庫來實作 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基本表情類別的標籤。
3. 工具：

• 用於資料操作的 NumPy 和 Pandas。
• 用於可視化的 Matplotlib。
• Haar Cascade，用於從相機進行人臉偵測。

結果

1. 快樂
2. 悲傷
3. 生氣
4. 中性
5. 驚訝
6. 害怕
7. 噁心

問題以及我如何處理它

1. 光照差異影響準確度的問題。 
   光照變化會影響模型的準確度。為了克服這個問題，我們將資料歸一化，以確保影像中的光線更加均勻，從而更好地識別臉部影像中的圖案。

2. 表達式的相似複雜性。
   有些表達方式，例如“害怕”和“驚訝”，具有相似的特徵，模型很難區分。實現的解決方案是進行旋轉、縮放、翻轉、對比變化等資料增強，以增加模型對新資料的泛化能力。

3. 資料集相當有限
   FER2013 資料集雖然相當大，但並未涵蓋全球範圍內的全部臉部變化。為了豐富數據集，我使用了數據增強技術並添加了其他相關來源的數據，以更好地表示面部表情。

經驗教訓

該專案深入探討如何使用基於人工智慧的系統來識別面部表情。開發過程顯示了以下重要性：

1. 資料預處理，以解決光照問題並提高資料品質。
2. 實驗訓練參數以獲得最佳組合，例如設定 epoch 數、學習率和批量大小。
3. 透過增強來增加訓練資料的多樣性，以提高模型針對真實世界資料的效能。

透過克服現有的挑戰，該計畫成功建構了臉部表情辨識模型，可應用於人機互動、情緒分析、心理監測等各種應用。

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