微表情识别

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表情识别

2019.12更新了仓库依赖。

简介

使用卷积神经网络构建整个系统，在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上，深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK 三个表情识别数据集上进行模型评估。

环境部署

基于Python3和Keras2（TensorFlow后端），具体依赖安装如下(推荐使用conda或者venv虚拟环境)

• git clone https://github.com/luanshiyinyang/ExpressionRecognition.git
• cd ExpressionRecognition
• pip install -r requirements.txt

数据准备

数据集和预训练模型均已经上传到百度网盘，链接给出，提取密码为2pmd。

项目说明

1. 传统方法
   • 数据预处理
     • 图片降噪
     • 人脸检测
       • HAAR分类器检测（opencv）
   • 特征工程
     • 人脸特征提取
       • LBP
       • Gabor
     • 分类器
       • SVM
2. 深度方法
   • 数据预处理
     • 人脸检测
       • HAAR分类器
       • MTCNN（效果更好）
   • 卷积神经网络
     • 用于特征提取 分类

网络设计

使用经典的卷积神经网络，模型的构建主要参考2018年CVPR几篇论文以及谷歌的Going Deeper设计如下网络结构，输入层后加入(1,1)卷积层增加非线性表示且模型层次较浅，参数较少（大量参数集中在全连接层）。

模型训练

主要在FER2013、JAFFE、CK 上进行训练，JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率（该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题），JAFFE和CK 5折交叉验证均达到99%左右准确率（这两个数据集为实验室采集，较为准确标准）。

训练过程见train.ipynb文件

模型应用

与传统方法相比，卷积神经网络表现更好，使用该模型构建识别系统，提供GUI界面和摄像头实时检测（摄像必须保证补光足够）。预测时对一张图片进行水平翻转、偏转15度、平移等增广得到多个概率分布，将这些概率分布加权求和得到最后的概率分布，此时概率最大的作为标签。

注意，GUI预测只显示最可能是人脸的那个表情，但是对所有检测到的人脸都会框定预测结果并在图片上标记，标记后的图片在results目录下。

• GUI界面
  • 运行scripts下的gui.py即可（图片来自百度，侵删。）
  • 效果图

    

    

• 实时检测
  • 运行scripts下的recognition_camera.py即可
  • 效果图（图片来自百度，侵删。）
    • 演示不便

补充说明

具体项目代码、数据集、模型已经开源于我的Github，欢迎Star或者Fork。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127452.html原文链接：https://javaforall.cn