5、面部表情音乐推荐与销售预测技术解析

面部表情音乐推荐与销售预测技术解析

面部表情音乐推荐系统

在当今数字化时代，利用先进技术实现个性化的音乐推荐成为了研究热点。其中，基于面部表情的音乐推荐系统具有独特的魅力，它能够根据用户的面部表情精准推荐符合其当下情绪的音乐。

该系统的核心任务之一是通过面部检测进行表情识别，这一任务借助卷积神经网络（CNN）得以完成。CNN接收来自Haar级联分类器的144px × 144px面部图像作为输入，将图像的表情分为“愤怒”“轻蔑”“厌恶”“恐惧”“快乐”“中立”“悲伤”和“惊讶”这八个类别。

CNN在图像识别方面表现出色，它将图像视为像素组成的模式，并利用这些模式来识别图像。为了实现表情检测，该系统使用了八个CNN块构建CNN模型。每个块由批量归一化层和卷积核矩阵为3 * 3或5 * 5的Conv2D层组成。为避免过拟合问题，在每两个连续的块后添加了步长为2 * 2的MaxPolling2D层和丢弃层。激活函数采用具有Leaky ReLu和ReLu特性的Elu函数。最大池化层的输出会被发送到两个Conv2d层块进行并行处理，并行Conv2d块的拼接输出再被发送到另一个块，最后使用全连接层和扁平化层。该模型的验证准确率达到84.8%，训练准确率为92%，训练了约35,971,685个参数。

为了评估分类模型的性能，使用了混淆矩阵。以下是混淆矩阵的具体数据：
| 分类 | 愤怒 | 轻蔑 | 厌恶 | 恐惧 | 快乐 | 悲伤 | 惊讶 | 中立 | 总体分类 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 精确率(%) | 84.62 | 60 | 88.64 | 73.33 | 94.60 | 66