keras系列︱人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四)
来源:互联网 发布:淘宝海淘被税了怎么办 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 22:16
转自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715
人脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。
本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为:
- 1、加载pre-model网络与权重;
- 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测;
- 3、抠出人脸的图并灰化;
- 4、表情分类器检测
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一、表情数据集
主要来源于kaggle比赛,下载地址。
有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral).
数据是48x48 灰度图,格式比较奇葩。
第一列是情绪分类,第二列是图像的numpy,第三列是train or test。
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二、opencv的人脸识别
参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》
理论略过,直接来看重点:
(1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml;
(2)图片加载并灰化,cvtColor,可参考: opencv︱图像的色彩空間cvtColor(HSV、HSL、HSB 、BGR)
(2)人脸探测,detectMultiScale.
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其中minNeighbors设置小一些,容易检测出来。这个检测器还是有点粗糙。
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三、表情分类与识别
本节源自github的mememoji。
网络结构:
OpenCV中的人脸检测的pre-model文件(haarcascade_frontalface_default.xml)和表情识别pre-model文件(model.h5)都在作者的github下载。
是利用Keras实现的。直接来看完整的代码:
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