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Ai机器视觉之情绪识别

Ai机器视觉之情绪识别

  原创2021-07-04 20:53·视觉实验室

  情绪识别是基于卷积网络开发的深度学习系统,想来制作情绪识别的跟我一起做起来了吧!

  首先先知道情绪识别做了什么?

  通过图像信息的情绪分类,情绪的分类有以下:

  angry, contempt,disgust,fear,happy,sadness,surprise

  愤怒、蔑视、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶

  本次使用的深度学习框架是Keras 基于Tensorflow ,语言使用的是python,其他工具还有:opencv numpy 等常用的工具包,使用minicodna 构建环境。

  好了,我们来看下本次使用的网络吧,主干网络是resnet50 keras可以直接调用。

  首先我们先看下数据吧,这里我们拥有三个数据集,CK和JAFFE都是灰度的图像数据,并且数据量不大,主要是kdef的数据比较多,也是彩色的数据,KDEF的数据图片名称包含了所对应的情绪。

  

  分别看下数据:CK

  

  

  JAFFE:

  

  

  KDEF :

  

  resnet50残差网络

  网络的构建结果如下:

  

  

  

  可以看到以上7个部分组成resnet50的残差网络输出2048

  在后面加了一个池化层+全连接直接将2048的输出全连接到7个输出,也就是七个类别的概率

  好了,这样我们知道了情绪识别的网络组成。

  好的我们开始训练吧!

  

  训练好了,我们看下在测试集的识别效果吧!

  

  想进一步学习里面的组成及代码的构建?

  后续我将从数据构建到训练再到识别代码分别进行讲解,还需要您点赞转发关注我,带走知识干货吧!

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