Advertisement

面部表情识别模型：基于FER2013 Kaggle数据集的FER方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究开发了一种面部表情识别模型，利用FER2013 Kaggle数据集进行训练与验证，旨在提升对人类情感的理解和机器识别能力。 FER 是基于 FER2013 Kaggle 数据集的面部表情识别模型。当前模型实现约67%的精度，在添加更多训练数据以提高泛化能力的过程中，对模型架构进行一些调整可能会提升准确性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 面部表情识别模型：基于FER2013 Kaggle数据集的FER方法
    优质
    本研究开发了一种面部表情识别模型，利用FER2013 Kaggle数据集进行训练与验证，旨在提升对人类情感的理解和机器识别能力。 FER 是基于 FER2013 Kaggle 数据集的面部表情识别模型。当前模型实现约67%的精度，在添加更多训练数据以提高泛化能力的过程中，对模型架构进行一些调整可能会提升准确性。
     
  • 面部表情识别：基于CNN的FER方法
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的面部表情识别(FER)方法，通过深度学习技术自动分析和解读人类面部表情。 面部表情识别使用卷积神经网络的面部表情识别方法如下：首先需要Python3.5、OpenCV以及Keras与TensorFlow GPU版本的支持环境。学习数据包括35,587张标注图像，这些可以下载fer2013.tar.gz并在data文件夹中解压缩fer2013.csv以获取。此外还包括了15,399个基本表情图像和3,954个复合表情图像。 处理过的数据可以通过特定的脚本生成用于训练的npy文件，具体步骤如下： 运行`python3 data_process.py`来生成训练所需的npy文件。 然后使用`python3 train.py`进行模型训练。完成训练后，将获得三个以Gudi...命名的数据文件。从这些文件中选择一个比如“Gudi_model_100_epochs_20000_faces.data-00000-of-00001”，并将其重命名为model_name.h5以便后续使用。
     
  • FER：面部表情识别
    优质
    FER（Facial Expression Recognition）是一种人工智能技术，能够自动检测和分析人脸图像或视频流中表达的情感状态。这项技术广泛应用于人机交互、市场调查及心理研究等领域，旨在理解和预测人类情绪反应，增强用户体验与个性化服务。 FER-面部表情识别这项工作旨在证明以下问题： 使用卷积神经网络（CNN）和OpenCV构建了实时面部检测器和情绪分类器。经过调整的CNN模型在低端设备上也具有出色的性能表现。文件结构如下： - FER_CNN.ipynb: 用于训练CNN的教程 - FER.py: 利用预先训练好的模型进行推断的脚本 - model.json: 神经网络架构配置文件 - weights.h5: 训练过的模型权重 建议使用Python虚拟环境。对于模型预测，可以通过以下命令安装所需依赖： ``` pip install -r requirements.txt 或者 pip install opencv-python pip instal ```
     
  • FER：面部表情识别
    优质
    FER（Facial Expression Recognition）是一种人工智能技术，旨在通过分析人脸图像或视频来识别和解读人类的七种基本情绪状态。 FER-面部表情识别这项工作旨在证明以下问题：使用卷积神经网络（CNN）和OpenCV构建了实时面部检测器及情绪分类器。该CNN模型经过优化，在低端设备上也能实现出色的性能表现。文件结构如下： - FER_CNN.ipynb：用于训练CNN的教程 - FER.py：利用预先训练好的模型进行推断的脚本 - model.json：神经网络架构配置文件 - weights.h5：已训练过的模型权重 安装建议使用Python虚拟环境，具体命令为： ``` pip install -r requirements.txt 或者 pip install opencv-python pip instal ```
     
  • FER2013数据集上的表情识别模型
    优质
    本研究开发了一种在FER2013数据集上进行高效表情识别的机器学习模型，旨在提高跨多种复杂场景下的情感分析准确性。 基于FER2013数据集的人脸表情识别模型，在验证集上的准确率稳定在65%左右。训练期间测试集的最高准确率达到68%。
     
  • FER2013表情识别数据集
    优质
    FER2013数据集是一个广泛应用于研究面部表情识别的数据库，包含了超过3.5万张灰度图像，每张图都标记了喜、怒、哀、乐等七种基本情绪之一。 数据集包含48x48像素（2304字节）的图像，标签定义为：0=生气，1=厌恶，2=恐惧，3=快乐，4=悲伤，5=惊讶，6=中立。训练集合包含了28,709个样本。公共测试集包含3,589个样本。私人测试集也包含另外的3,589个样本。
     
  • FER2013数据集的表情识别
    优质
    本研究基于FER2013数据集进行表情识别，通过深度学习模型分析面部特征，旨在提高不同场景下的表情分类准确率。 使用fer2013数据集进行表情识别时，需要将图片从一个文件中提取成单独的图片。该数据集中包含以下几种表情：生气（0）、厌恶（1）、恐惧（2）、开心（4）、伤心（5）、惊讶（6）和中性（未明确标号）。
     
  • FER2013（表情识别数据集）.zip
    优质
    FER2013数据集包含超过35,000张人脸图像，用于训练、测试和验证面部表情分类模型，涵盖喜、怒、哀、乐等七种基本情绪。 该数据集可供TensorFlow使用VGGNet进行表情识别模型的训练。
     
  • FER2013人脸表情识别数据集
    优质
    FER2013数据集是一个广泛用于研究和开发的人脸表情识别资源库，包含超过35,000张灰度图像及对应的表情分类标签。 该数据集来自2013年Kaggle的一个比赛，包含三个文件：fer2013.bib、fer2013.csv 和 README。