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一文教你如何用ResNet进行表情识别

新机器视觉 来源:小白学视觉 作者:小白学视觉 2021-05-20 14:37 次阅读

在线聊天已经成为了人们的日常,新生代的年轻群体最爱用的就是一些表情包了,一言不合就来一场表情大战,每个人的收藏夹都有近百个表情收录着,等待着聊天启用。

但是,现在的表情只限于收藏,没有分类功能,但后续会随着FER(面部表情识别威廉希尔官方网站 )的发展,使得这一功能成为现实。

01

人脸识别与表情识别

1971年,心理学家Ekman与Friesen最早提出了人类有六种主要情感,它们分别是愤怒(anger)、高兴(happiness)、悲伤 (sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear),每一种情感以唯一的表情来反映当时的心理活动。

表情识别是可以用单感官和多感官想配合来完成的,它是一个整体识别和特征识别共同作用的结果。表情识别是人脸识别的一种,也遵循特征点检测

特征点是预先定义的一组脸部或五官轮廓的点。远处辨认人,主要是整体识别,而在近距离面部表情识别中,特征部件识别则更重要。

02

分类网络ResNet做表情识别

人脸表情识别可以看做是一个图像分类任务,可以先使用深度卷积神经网络提取图像特征,而后选用ResNet作为分类模型,来完成这个人脸表情识别任务。

识别也就是我们常说的“分类”,利用ResNet实现表情识别,可以利用ResNet对特征的强大利用能力达到不错的识别性能。从ResNet原理入手,你可以一窥易用好用的人工智能威廉希尔官方网站 。

03

表情识别广泛应用

表情识别是人类表达感情,传递内心世界的重要途径,人脸表情识别威廉希尔官方网站 也在人机交互,安全,汽车等领域发挥着巨大的作用。例如在犯罪侦查系统中,可以通过表情识别威廉希尔官方网站 分析嫌疑人的心理活动等。

目前的表情识别提取特征方法主要有两种方法:

手工提取特征

通过构建深度神经网络进行自动学习提取特征

相对于手工提取特征方法,深度神经网络可以提取到更加高级的特征,识别效果更明显。

第二种方法可以做到输入原始图像,经过网络的自动训练,就能输出我们想要的结果,目前已经广泛的应用于工业界。

编辑:jq

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原文标题:一文教你用ResNet进行表情识别!

文章出处:【微信号:vision263com,微信公众号:新机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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