Распознавание человеческих эмоций с помощью ИИ. (TensorFlow, Керас, OpenCV)

Распознавание эмоций — это задача машинного обучения, которая включает в себя обнаружение и классификацию эмоций, выражаемых людьми посредством речи, мимики и других форм невербального общения. Распознавание эмоций находит применение в таких областях, как психология, маркетинг и взаимодействие человека с компьютером. В этом уроке мы рассмотрим, как создать систему распознавания эмоций с использованием Python и машинного обучения.

Шаг 1. Установка необходимых библиотек

Первым шагом является установка необходимых библиотек. Мы будем использовать библиотеки TensorFlow и Keras для машинного обучения, а также OpenCV для компьютерного зрения.

pip install tensorflow keras opencv-python-headless

Шаг 2. Предварительная обработка данных

Следующим шагом является предварительная обработка данных. Мы будем использовать набор изображений лиц с соответствующими эмоциями для обучения системы распознавания эмоций. Мы будем использовать OpenCV для загрузки и предварительной обработки изображений.

import cv2
import numpy as np
import pandas as pd

# Load the data
data = pd.read_csv('emotion_labels.csv')
# Load the images
images = []
for image_path in data['image_path']:
    image = cv2.imread(image_path, 0)
    image = cv2.resize(image, (48, 48))
    images.append(image)
# Convert the images to numpy arrays
images = np.array(images)

Шаг 3. Создание обучающих данных

Далее нам нужно создать обучающие данные для системы распознавания эмоций. Мы будем использовать технику, называемую трансферным обучением, которая предполагает использование предварительно обученной модели в качестве отправной точки для обучения нашей собственной модели.

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten

# Load the pre-trained model
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3))
# Add new layers to the model
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(7, activation='softmax')(x)
# Define the new model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# Freeze the layers in the pre-trained model
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Шаг 4. Обучение модели

Теперь мы можем обучить модель, используя созданные ранее обучающие данные.

from keras.utils import to_categorical

# Convert the labels to one-hot encoding
labels = to_categorical(data['label'], num_classes=7)
# Train the model
model.fit(images, labels, epochs=10, batch_size=32)

Шаг 5. Тестирование модели

Наконец, мы можем протестировать модель, предоставив ей новое изображение и предсказав соответствующую эмоцию.

# Load a test image
test_image = cv2.imread('test_image.jpg', 0)
test_image = cv2.resize(test_image, (48, 48))
# Convert the test image to a numpy array
test_image = np.array([test_image])
# Predict the emotion in the test image
prediction = model.predict(test_image)[0]
emotion = np.argmax(prediction)
# Print the predicted emotion
emotions = ['Angry', 'Disgust', 'Fear', 'Happy', 'Neutral', 'Sad', 'Surprise']
print('Predicted emotion:', emotions[emotion])

В этом руководстве мы рассмотрели, как создать систему распознавания эмоций с помощью Python и машинного обучения. Мы использовали OpenCV для предварительной обработки изображений, TensorFlow и Keras для моделирования машинного обучения и трансферного обучения для создания модели, которая может распознавать эмоции, выраженные в изображениях лиц. Распознавание эмоций имеет широкий спектр применений, включая улучшение обслуживания клиентов, улучшение взаимодействия человека с компьютером и помощь людям в лучшем понимании своих эмоций и управлении ими. Используя машинное обучение, мы можем создавать более точные и эффективные системы распознавания эмоций, которые можно применять в различных контекстах.

Одним из ограничений этого руководства является то, что мы сосредоточились только на распознавании изображений лиц, а не на других модальностях, таких как речь или текст. Однако используемые здесь методы могут быть применены и к другим формам распознавания эмоций.

В заключение, создание системы распознавания эмоций может быть полезным проектом для всех, кто интересуется машинным обучением и его приложениями в психологии и поведении человека. Следуя шагам, описанным в этом руководстве, вы сможете создать собственную систему распознавания эмоций и изучить возможности этой захватывающей области.