Isu pengecaman ekspresi muka dalam teknologi pengecaman muka

Isu pengecaman ekspresi muka dalam teknologi pengecaman muka memerlukan contoh kod khusus

Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, teknologi pengecaman muka telah menembusi ke dalam setiap aspek kehidupan seharian kita. Dalam teknologi pengecaman muka, pengecaman ekspresi muka ialah hala tuju penyelidikan yang sangat penting. Teknologi pengecaman ekspresi muka boleh menentukan keadaan emosi seseorang dengan menganalisis ekspresi muka seseorang, seterusnya menganalisis keadaan psikologi dan tingkah laku seseorang.

Teknologi pengecaman ekspresi muka digunakan secara meluas dalam banyak bidang. Sebagai contoh, dalam bidang pemantauan pintar, situasi berbahaya boleh ditentukan dengan lebih tepat dengan mengenali ekspresi muka, dan sistem amaran awal boleh menghantar amaran secepat mungkin. Dalam bidang interaksi manusia-komputer, teknologi pengecaman ekspresi muka boleh menjadikan komputer lebih bijak memahami dan bertindak balas terhadap keperluan emosi orang ramai. Dalam bidang realiti maya, teknologi pengecaman ekspresi muka boleh mencapai pengalaman pengguna yang lebih realistik. Oleh itu, penguasaan teknologi pengecaman ekspresi muka sudah pasti sangat penting untuk menggalakkan pembangunan sains dan teknologi dan menjadikan interaksi manusia-komputer lebih mesra.

Jadi, bagaimana untuk melakukan pengecaman ekspresi muka? Di bawah ini saya akan memperkenalkannya melalui contoh kod tertentu.

Pertama, kita perlu menggunakan perpustakaan pengecaman muka, seperti OpenCV (Perpustakaan Penglihatan Komputer Sumber Terbuka, perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka). OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang berkuasa dan mudah digunakan yang mengandungi banyak fungsi untuk memproses imej dan video.

Apabila menggunakan OpenCV untuk pengecaman ekspresi muka, kita perlu melakukan langkah-langkah berikut:

1. Import perpustakaan yang diperlukan

import cv2
from keras.models import load_model
import numpy as np

2. Muat pengesan muka dan pengelas ekspresi muka

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
model = load_model('model.h5')
emotion_labels = ['Angry', 'Disgust', 'Fear', 'Happy', 'Sad', 'Surprise', 'Neutral']

3. cap = cv2.VideoCapture(0)
   while True:
       ret, frame = cap.read()
       gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
       
       for (x, y, w, h) in faces:
           roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
           roi_gray = cv2.resize(roi_gray, (48, 48), interpolation=cv2.INTER_AREA)
           
           if np.sum([roi_gray]) != 0:
               roi = roi_gray.astype('float') / 255.0
               roi = np.reshape(roi, (1, 48, 48, 1))
               
               prediction = model.predict(roi)[0]
               label = np.argmax(prediction)
               label_text = emotion_labels[label]
               
               cv2.putText(frame, label_text, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
               cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
       
       cv2.imshow('Video', frame)
       
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()

   Salin selepas log masuk
   dan ekspresi muka pengecaman

   rrreee

   Dengan contoh kod di atas, kami boleh melaksanakan aplikasi pengecaman ekspresi muka yang mudah. Dalam aplikasi ini, kami menggunakan OpenCV untuk pengesanan muka dan model pembelajaran mendalam yang telah terlatih untuk klasifikasi ekspresi pada wajah. Akhirnya, hasil pengecaman dipaparkan pada skrin kamera.
   Sudah tentu, ini hanyalah kod sampel mudah, dan sistem pengecaman ekspresi muka sebenar mungkin melibatkan lebih banyak algoritma dan butiran teknikal. Tetapi melalui contoh ini, kita boleh mempunyai pemahaman awal tentang proses asas dan pelaksanaan pengecaman ekspresi muka.
   Untuk meringkaskan, teknologi pengecaman ekspresi muka mempunyai nilai aplikasi penting dalam interaksi manusia-komputer, realiti maya dan bidang lain Dengan menggunakan perpustakaan pengecaman muka dan model pembelajaran mendalam, kami boleh melaksanakan sistem pengecaman ekspresi muka yang mudah. Adalah dipercayai bahawa dengan perkembangan teknologi yang berterusan, teknologi pengecaman ekspresi muka akan digunakan dengan lebih meluas pada masa hadapan. 🎜

   Atas ialah kandungan terperinci Isu pengecaman ekspresi muka dalam teknologi pengecaman muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!