使用图像处理情感识别

人们常说眼睛是心灵的门户。人类有一种与生俱来的能力来表达自己只使用他们的脸。任何情感,人脸可以表达正确的情感和获得有效信息。这就是为什么肢体语言和面部阅读是重要的技能时,理解一个人。所以,如果电脑能做到吗?如果电脑可以看你的脸和理解你感觉如何?好吧,这已经发生在小范围内,该项目将帮助你理解这是如何发生的。在这个图像处理项目中,我们将查看一个应用程序,该应用程序识别情绪使用面部识别和分析。

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项目描述

人脸检测和识别技术不仅仅可用于监测。事实上,而不是出于安全目的,这些方法在我们的日常生活有更多的应用。我们已经广泛使用,从解锁手机,支付账单,甚至协助破案。由于高功能,人脸识别是一个热门话题,是研究世界各地。在这个项目中,我们将看看如何使用这些技术来理解情感通过一个图像传达的。

使用概念

1. 图像处理基础
2. 基本的数据分割
3. Python编程
4. 计算机视觉原理世界杯2022赛程表比分
5. 集群和可视化数据分析
6. 特征提取
7. 神经网络

项目实施

• 所涉及的三个步骤确定正确的情绪;
• 面部检测,检测设备的固有能力的存在和位置的脸在一个输入图像或框架。
• 面部识别,这是我们比较的方法由多个面孔识别哪些属于谁,并收集数据。
• 情感检测,它是我们情感分类的过程由于面临根据输入图像。
• 我们将使用python库face_detection方便我们。
• 这种方法将扫描输入图像,柔滑,减少图像的噪声和干扰,然后检测的脸在它通过检查每个像素在图像的任意值。
• 然后,它将返回到主函数,边界像素的坐标包围的脸。
• 接下来,该计划将呼吁图书馆face_recognition测试和比较我们与其他面临的边界框。这个过程需要提取和比较关键特性的边界框。
• 面对编码向量是为每个图像,生成和函数本质上检查这些向量之间的距离,同时比较每个特性。
• Kaggle数据集称为面对情感识别(带),有情感属于以下类别——幸福、悲伤、恐惧、厌恶、愤怒、中性和惊喜。
• 现在,我们必须模拟测试模型,并使用多层卷积神经网络来提高模型的性能。
• 最后,运行模型通过足够的测试之后,它成功地能够区分各种人类的面部表情和分类在恰当的情感。

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