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上传时间: 2022-01-01 21:27:18
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文件大小: 36KB
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面部表情识别
该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪,即快乐,生气,悲伤,中立和惊奇。
目录
基本信息
可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别(FER)的问题,但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络(CNN)。 因此,提出了一种新颖的CNN架构,并将多个数据集(例如FER2013,FER +,JAFFE,CK +)和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。
数据集
通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项目中使用的不同数据集是FER-2013和FER +数据集,扩展Cohn-Kanade(CK +)数据库,日本女性面部表情数据库(JAFFE)和实时收集的图像。 这样做是为了提高模型的泛化能力,并注意模型不会偏向特定人群。 所使用的数据集主要在姿势,图像质量,对齐方式,清晰度等方面有所不同。
屏幕截图