Мы будем использовать 7 эмоций, а именно – мы использовали 7 эмоций, а именно – «angry’😠», «divgust’🤢,« Страх »,« Happy’😇 »,« Nealle’😐, «Sad’☹️», «Сюрприз», чтобы тренировать и тест (проверка) наш алгоритм, используя свертку нейронных сетей. Вы можете напрямую использовать ноутбук Kaggle Kernel, чтобы вам не нужно загрузить набор данных. Кроме того, вы можете скачать свой код и напрямую запустить его в локальном устройстве. Kaggle ноутбук – https://www.kaggle.com/mayank7900/notebook0a0917a828/edit
Используются инструменты и библиотеки –
- Установите AnaConda
- Jupyter Notebook
- Vscode.
- matplotlib.
- воплощение
- openc.
- керас
Учитывая набор данных разных выражений:
Face expression recognition dataset
Скриншот некоторых злых выражений из набора данных на Kaggle:
- исходный код –
mayankchaudhary26/emotion_detection_cnn_keras.
Поезд и проверьте наш алгоритм, используя свертку нейронных сетей и классифицируйте эмоции в режиме реального времени.
Мы будем использовать 7 эмоций, а именно – «злой»
😠 «Отвращение»🤢 , «Страх»😱 , «Счастлив»😇 , «Нейтральный»😐 , «Грустный»☹️. , «Сюрприз»😲 Для тренировки и протестирования нашего алгоритма с использованием свертки нейронных сетей.Вам нужен набор данных с разными эмоциями:
Данный набор данных разных выражений на Kaggle:
https://www.kaggle.com/jonathanoheix/face-expression-recognition-dataset
Вид на Github
Обнаружение эмоций – классификация эмоций на лице как Emotion_Labels = [«злой», «отвращение», «страх», «счастлив», «нейтральный», «грустный», «сюрприз»]
Оригинал: “https://dev.to/rado_mayank/emotion-detection-cnn-using-keras-20n7”