毕业设计：基于深度学习的人脸表情分类算法系统

目录

前言

项目背景

设计思路

算法理论基础

1.1 表情特征提取

1.2 深度学习

数据集

2.1 数据集制作

2.2 数据增强

实验分析

3.1 实验环境

3.2 模型训练

更多帮助

---

前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

        🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

       大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的人脸表情分类算法系统

项目背景

       人脸表情是人类情感交流的重要组成部分，对于情感识别、人机交互和智能系统具有广泛的应用价值。基于深度学习的人脸表情分类算法系统的研究和开发，在实现自动化情感分析、情感识别和情感智能的同时，为人机交互提供了更加准确和智能化的方式。该课题的意义在于探索深度学习技术在人脸表情分类领域的应用，提高表情分类的准确性和鲁棒性，为情感智能和智能系统的发展做出贡献。

设计思路

算法理论基础

1.1 表情特征提取

表情特征提取的过程通常包括以下步骤：

1. 表情符号识别：首先，需要识别和提取文本中的表情符号。这可以通过使用正则表达式、特定的表情符号库或自定义的规则来实现。例如，使用正则表达式模式匹配来提取Unicode编码范围内的表情符号。

2. 表情情感分析：一旦识别出表情符号，可以进一步分析这些表情符号所传达的情感。该过程可以使用预训练的模型、词典或规则来推断表情符号与情感之间的关系。例如，将😊视为积极的表情，将😔视为消极的表情。

3. 表情上下文分析：除了单独的表情符号，上下文也对表情的理解和解释至关重要。因此，在表情特征提取中，需要考虑表情符号所处的句子、段落或对话的上下文信息。上下文分析可以帮助确定表情符号所表达的情感或情绪的具体含义。

4. 特征表示：最后，将提取的表情特征转化为计算机可处理的形式。这可以是向量表示、特征向量或其他形式的表征。常见的方法包括使用词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）将表情符号转换为向量表示，或者使用独热编码表示不同的表情类别。

1.2 深度学习

       支持向量机（SVM）是一种高效、鲁棒且具有强泛化能力的监督学习算法。其原理是通过将样本映射到高维特征空间，并在该空间中找到最优的超平面，以最大化不同类别样本的分离度。SVM在处理高维数据和样本量较小的情况下表现出较高的效率，并且对于数据中的噪声和异常值具有较好的鲁棒性。通过最大间隔原则，SVM能够处理线性和非线性可分问题，并具有较好的泛化能力。此外，SVM引入核函数的概念，使其能够处理非线性问题，将低维数据映射到高维特征空间，从而更好地进行分类。

        神经网络（Neural Networks）是一种模仿人脑神经系统结构和功能的计算模型。它由多个神经元组成的层级结构，在输入层经过多层隐藏层的计算后，通过输出层进行最终结果的预测。神经网络通过学习权重和偏置值来优化网络的预测能力。

       神经网络具有许多优势和特点。首先，它能够学习和建模非线性关系，对于复杂的模式识别和函数逼近任务具有较强的能力。相比于传统的线性模型，神经网络能够更好地捕捉数据中的复杂特征，提高预测的准确性。神经网络采用分布式表示的方式，可以同时处理多个输入特征。这种分布式表示能够提高模型的表达能力，使得神经网络可以处理大规模数据和高维特征。神经网络具有自适应学习的能力。通过反向传播算法，神经网络可以根据实际数据进行权重和偏置值的调整，不断优化模型的预测能力。这使得神经网络能够适应不同的数据分布和任务要求。

       卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的神经网络。它由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积层通过卷积操作提取输入数据中的局部特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于最终的分类或回归任务。由于其设计与图像处理任务相契合，卷积神经网络在计算机视觉任务中表现出色。卷积神经网络是一种适用于处理具有网格结构数据的神经网络，具有局部感知性、平移不变性、空间层次性、参数共享和处理大规模数据的能力。它在计算机视觉任务中表现优异，并且在实践中得到广泛应用。

       卷积神经网络具有许多优势和特点。首先，它具有局部感知性，通过利用局部感受野的权值共享，能够有效地提取输入数据中的局部特征。这样的设计不仅降低了参数的数量，减少了计算量，还能够捕捉到图像中的细节信息。卷积神经网络具有平移不变性。通过卷积操作，模型能够识别出图像中目标物体的相同特征，无论其在图像中的位置如何。这种平移不变性使得卷积神经网络在处理图像时更加鲁棒，能够应对目标物体的位置变化。卷积神经网络具有空间层次性。通过多层卷积和池化层，它可以逐渐提取出越来越抽象的特征，实现对输入数据的空间层次性建模。这种层次性的特征提取使得模型能够理解图像中的结构和语义信息。

       VGGNet是一种经典的卷积神经网络模型，它采用了一系列的卷积层和池化层，通过不断减小特征图的空间尺寸和增加通道数来逐渐提取图像的抽象特征。VGGNet的核心思想是通过增加网络的深度来提高模型的表达能力，因此它具有较深的网络结构。VGGNet的原理是通过多个卷积层和池化层的堆叠来逐渐提取图像的特征。它以卷积层为基本组件，在每个卷积层中使用多个3x3的卷积核进行特征提取，并使用ReLU激活函数进行非线性映射。在每个卷积层之后，VGGNet使用最大池化层来减小特征图的空间尺寸。

       VGGNet通常包含多个卷积块，每个卷积块由一系列卷积层和池化层组成。在VGGNet中，使用了不同深度的模型，如VGG16和VGG19，它们的数字表示卷积层和全连接层的层数。

       最后，VGGNet在分类任务中使用全连接层进行最终的预测。全连接层将特征图展平为一维向量，并通过多个全连接层和softmax激活函数进行分类。

       在深度学习中，DropOut 是一种有效的正则化技术，通常用于全连接（FC）层以防止过拟合。它通过随机丢弃部分神经元的输出，强制网络学习更鲁棒的特征表示。然而，在卷积神经网络（CNN）中，尤其是像 VGGNet 这样的架构，DropOut 在卷积层的应用受到限制。这是因为图像数据具有空间关联性，即使通过 DropOut 丢弃了一些像素，卷积操作仍然可以利用周围像素的信息来恢复丢失的特征，这削弱了 DropOut 的正则化效果。

       为了更有效地正则化卷积层并提高网络的鲁棒性，本次设计采用了 DropBlock 方法。与 DropOut 不同，DropBlock 随机丢弃卷积特征图中的连续块状区域，而不是单个像素。这样做可以迫使网络更加关注未被丢弃的区域，学习更加多样化的特征表示。通过剔除块状区域，网络被迫更加依赖其他区域的信息来进行学习和推理，从而实现更有效的正则化。

数据集

2.1 数据集制作

       由于网络上缺乏现有的合适的人脸表情分类数据集，为了进行基于深度学习的人脸表情分类算法系统的研究，我决定自己进行数据集的制作。我在多个场景下采集了大量的人脸图像数据，包括不同人群、不同角度和不同光照条件下的表情样本。通过现场拍摄，我能够捕捉到真实的表情和多样的情感状态，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。我相信这个自制的数据集将为人脸表情分类算法的研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。

2.2 数据增强

       为了进一步提升基于深度学习的人脸表情分类算法系统的性能和鲁棒性，我计划对数据集进行扩充和增强。首先，我将继续收集更多的人脸图像数据，包括不同年龄、不同人种和不同情感状态的样本，以增加数据集的多样性和覆盖范围。其次，我将使用数据增强技术对原始数据进行处理，生成更多样化、更真实的数据样本，以增加模型的泛化能力。例如，通过旋转、缩放和添加噪声等操作，生成不同风格、角度和光照条件下的图像。这些数据扩充的方法将有助于提高算法系统对不同情感表达的识别能力，并增强其在实际应用中的鲁棒性和稳定性。

seq = iaa.Sequential(  
    [  
        iaa.Affine(  
            rotate=(-25, 25),  # 随机旋转-25到25度  
            scale=(0.8, 1.2),  # 随机缩放80%到120%  
            translate_percent={"x": (-0.1, 0.1), "y": (-0.1, 0.1)},  # 随机平移  
            shear=(-10, 10),  # 随机剪切  
        ),  
        iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0.0, 0.05*255), per_channel=0.5),  # 添加高斯噪声  
        iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0))  # 高斯模糊  
    ],  
    random_order=True  # 每次增强时随机选择操作的顺序  
)  
  
# 遍历数据集文件夹中的所有图像  
for filename in os.listdir(dataset_dir):  
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):  # 假设图像为jpg或png格式  
        image_path = os.path.join(dataset_dir, filename)  
        image = cv2.imread(image_path)  
          
        # 如果图像读取成功  
        if image is not None:  
            # 应用数据增强  
            images_aug = seq(images=[image])  
            augmented_image = images_aug[0]  
              
            # 保存增强后的图像  
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)  
            cv2.imwrite(output_path, augmented_image)  

实验分析

3.1 实验环境

       实验环境配置为：CPU 为 i7-10700F（主频 2.5GHz），内存为美光 16GB DDR4-3200，GPU 为 GeForce RTX 2060 SUPER-6G，操作系统为 Windows 10，并使用 Python 3.6 和 Keras 2.1 进行编程。

3.2 模型训练

        实验训练参数设定如下：损失函数优化采用随机批量梯度下降算法，初始学习率设为0.01，并采用周期性调整策略，每训练100次，学习率减少至原来的1/10。迭代次数阈值设定为400次。网络权值初始化遵循He策略，确保初始权值符合正态分布，其标准差与第l层神经元个数的平方根成反比。在数据集方面，实验采用5-折交叉训练，每次取1/5的数据作为测试集，其余用于训练。

       模型的参数设置如下：输入层的图像尺寸为224x224像素，输入特征维度为64。模型中的卷积核大小、数量以及对应的输出特征维度如表3.3所示。每个部分（Part）内详细列出了卷积核的尺寸和数量。模型中还包含池化层，池化尺寸为2x2。最终，模型输出一个17x1的表情概率向量，用于表示不同表情类别的预测结果。这些参数共同构成了E1-VGGNet模型的结构，使其能够处理图像数据并输出表情识别的概率分布。

# 加载预训练的VGG16模型  
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)  
  
# 添加全局平均池化层  
x = base_model.output  
x = GlobalAveragePooling2D()(x)  
  
# 添加全连接层  
x = Dense(1024, activation='relu')(x)  
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)  
  
# 构建模型  
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)  
  
for layer in base_model.layers:  
    layer.trainable = False  
  
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])  
   
labels = to_categorical(labels, num_classes=num_classes)  
  
train_images, test_images, train_labels, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 训练模型  
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_images, test_labels))  
  
# 评估模型  
_, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)  
print('Test accuracy:', test_acc)  
  
# 在测试集上进行预测  
test_predictions = model.predict(test_images)  

更多帮助