Project Mata Kuliah 人工智能 - 人脸表情识别

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：

1. 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。
2. 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

1. 框架：Python 使用 TensorFlow/Keras 等库来实现 CNN。
2. 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。
3. 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

1. 快乐
2. 悲伤
3. 生气
4. 中性
5. 惊讶
6. 害怕
7. 恶心

问题以及我如何处理它

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 数据预处理，以解决光照问题并提高数据质量。
2. 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。
3. 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！