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前言

項(xiàng)目背景

數(shù)據(jù)集

設(shè)計(jì)思路

更多幫助

前言

? ? ??大四是整個(gè)大學(xué)期間最忙碌的時(shí)光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)大量精力。近幾年各個(gè)學(xué)校要求的畢設(shè)項(xiàng)目越來越難,有不少課題是研究生級別難度的,對本科同學(xué)來說是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過和節(jié)省時(shí)間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗(yàn)和畢設(shè)項(xiàng)目與技術(shù)思路。

??????? ??對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦!

?????? 大家好,這里是海浪學(xué)長計(jì)算機(jī)畢設(shè)專題,本次分享的課題是

?????? ??基于機(jī)器學(xué)習(xí)的課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng)

項(xiàng)目背景

?????? 課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng)是一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新研究課題。在教育領(lǐng)域，了解學(xué)生情緒和表情對于教學(xué)質(zhì)量的提升至關(guān)重要。傳統(tǒng)的學(xué)生表情識別方法通常需要人工觀察和判斷，存在主觀性和局限性?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng)可以通過分析學(xué)生面部表情圖像特征和使用訓(xùn)練好的模型，自動識別學(xué)生的情緒狀態(tài)。這種系統(tǒng)可以提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的學(xué)生情緒反饋，幫助教師更好地理解學(xué)生需求和反應(yīng)，優(yōu)化教學(xué)策略，提高教學(xué)效果。因此，開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng)具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用潛力。

數(shù)據(jù)集

?????? 由于網(wǎng)絡(luò)上缺乏現(xiàn)有適用于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，我決定利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，并創(chuàng)建了一個(gè)全新的數(shù)據(jù)集。通過爬取多個(gè)教育機(jī)構(gòu)和學(xué)生情感相關(guān)網(wǎng)站的學(xué)生表情圖像，我收集了大量真實(shí)的學(xué)生表情數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了不同情緒狀態(tài)下的學(xué)生面部表情圖像，以及其相應(yīng)的標(biāo)簽信息。通過網(wǎng)絡(luò)爬取和數(shù)據(jù)清洗，我能夠獲取到真實(shí)的學(xué)生表情樣本，這將為我的研究提供更準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

設(shè)計(jì)思路

?????? 人臉檢測是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和人臉特征的差異性，對圖像或視頻中的人臉進(jìn)行自動檢測的任務(wù)。采用了MTCNN算法作為預(yù)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理，它是一種基于深度學(xué)習(xí)的常用人臉檢測算法。MTCNN算法能夠同時(shí)完成人臉檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位和人臉屬性分類等任務(wù)，具有較好的綜合性能。在使用MTCNN算法進(jìn)行人臉檢測時(shí)，它基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度檢測，對輸入圖像在不同尺寸下進(jìn)行卷積、池化等處理，得到不同尺度的人臉檢測結(jié)果。然后，在聯(lián)合訓(xùn)練的過程中，逐步級聯(lián)這些結(jié)果，以提高整體的分類精度和處理速度。

?????? MTCNN是一種多任務(wù)級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于人臉檢測、關(guān)鍵點(diǎn)定位和人臉屬性分類等任務(wù)。MTCNN的整個(gè)流程包括三個(gè)階段，每個(gè)階段都由一個(gè)CNN網(wǎng)絡(luò)組成。在第一階段（P-Net），使用一個(gè)淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速的人臉位置檢測。P-Net接收不同尺度的圖像作為輸入，并通過卷積和池化等操作提取特征圖。對于每個(gè)像素點(diǎn)，P-Net同時(shí)預(yù)測該位置是否包含人臉以及人臉的邊界框回歸向量。通過預(yù)測的邊界框回歸向量進(jìn)行微調(diào)，得到更準(zhǔn)確的候選框。最后，采用非極大值抑制（NMS）技術(shù)，將相似的候選框合并，從而減少重復(fù)檢測，得到最終的人臉檢測結(jié)果。在第二階段（R-Net），使用更復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對P-Net輸出的候選框進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，過濾掉大量的非人臉窗口。R-Net通過特征提取和分類回歸操作，對候選框進(jìn)行精細(xì)化的判別和修正。

?????? ELRCN是一種深度學(xué)習(xí)算法，用于面部微表情識別。它結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的優(yōu)勢，以提取空間特征和建模時(shí)序動態(tài)特征。通過CNN提取面部微表情的局部特征，然后通過LSTM建模其時(shí)間動態(tài)信息。ELRCN通過全連接層對LSTM網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)面部微表情的準(zhǔn)確識別。算法具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，并有兩種變體，分別增加了空間和時(shí)間維度的豐富性。ELRCN是一種強(qiáng)大的面部微表情識別算法，能夠捕捉微妙的面部變化并編碼豐富的特征。

?????? ResNet采用殘差連接技術(shù)，有效解決了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度變換和模型衰減問題。通過殘差連接，輸入信號直接加到輸出中，使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)殘差，增加模型的深度而不降低性能。ResNet由多個(gè)殘差塊組成，每個(gè)塊包含兩個(gè)卷積層，并通過殘差連接相互關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效處理。每個(gè)殘差塊的輸出和輸入具有相同的維度，可以直接相加，讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和處理殘差信息。ResNet還使用批量歸一化和全局平均池化等技術(shù)加速訓(xùn)練并提高性能。ResNet的深度可達(dá)幾十層甚至更多，成為經(jīng)典的圖像分類模型之一。它通過引入殘差連接，能夠訓(xùn)練深度極高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，避免梯度消失和爆炸，保證高效和準(zhǔn)確性。

注意力機(jī)制在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域起著重要作用，可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更關(guān)注圖像中的重要部分，從而提高模型在分類、檢測、分割等任務(wù)中的準(zhǔn)確性。CBAM（通道注意力和空間注意力融合的輕量級模塊）可以嵌入任何CNN網(wǎng)絡(luò)中，在稍微增加一點(diǎn)參數(shù)量的情況下，大大增強(qiáng)模型的性能。

通道注意力模塊是CBAM中的一部分，它為每個(gè)特征通道引入了一個(gè)專門的檢測器，通過全局平均池化和最大池化來綜合空間特征。通道注意力模塊在確定哪些特征對模型來說是重要的方面起著關(guān)鍵作用。通過集中關(guān)注具有重要意義的特征，它幫助模型提取更有意義的信息。通道注意力模塊的流程是將輸入特征H×W×C分成兩部分，首先進(jìn)行空間的全局平均池化和最大池化，然后將池化后的特征輸入到兩個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過計(jì)算得到權(quán)重系數(shù)，通過權(quán)重系數(shù)的調(diào)整可以提取出更精確的特征信息。

空間注意力模塊是CBAM的另一部分，它通過引入通道注意力模塊，更深入地探索圖像中哪些特征具有重要性?？臻g注意力模塊進(jìn)一步提取圖像中的空間信息，并通過綜合通道注意力模塊的結(jié)果，利用Sigmoid激活函數(shù)計(jì)算出空間權(quán)重系數(shù)。通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)，可以對原始特征進(jìn)行縮放，從而更好地捕捉重要的空間信息。

??????? 通過CBAM，可以將通道注意力和空間注意力有效地結(jié)合起來，從而提高訓(xùn)練效率。將通道注意力置于前面可以更有效地實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練目標(biāo)，進(jìn)而提升訓(xùn)練效果。引入CBAM注意力機(jī)制可以顯著提升圖像任務(wù)的性能，特別是在使用CNN等網(wǎng)絡(luò)時(shí)。由于微表情識別也可以看作是一種分類任務(wù)，因此在ELRCN模型的BackBone中的ResNet152后面添加CBAM注意力機(jī)制是對ELRCN進(jìn)行的改進(jìn)。這種改進(jìn)大大提高了性能指標(biāo)，相較于未改進(jìn)的模型，改進(jìn)后的模型在微表情識別任務(wù)上表現(xiàn)出更好的性能。

相關(guān)代碼示例：

import cv2

# 加載MTCNN模型
face_detector = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加載原始圖像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用MTCNN檢測人臉
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 遍歷檢測到的人臉
for (x, y, w, h) in faces:
    # 繪制人臉框
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
    # 裁剪人臉部分
    face_roi = image[y:y+h, x:x+w]
    
    # 在裁剪后的人臉部分進(jìn)行后續(xù)處理或預(yù)測
    # ...

# 顯示結(jié)果圖像
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

海浪學(xué)長項(xiàng)目示例：

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-852973.html

更多幫助

到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的課堂學(xué)生表情識別系統(tǒng) 人工智能 python 目標(biāo)檢測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！