Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第22章 案例:微笑检测

本教程介绍了如何构建一个微笑检测系统,利用LeNet在SMILES数据集上训练,解决类不平衡问题,并通过OpenCV的Haar级联进行实时人脸检测,最终实现微笑检测。

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        第一卷 第二十二章 案例:微笑检测

        在本章中,我们将构建一个完整的端到端应用程序,该应用程序可以使用深度学习和传统计算机视觉技术实时检测视频流中的微笑。

        为了完成这项任务,我们将在包含微笑和不微笑人脸的图像数据集上训练 LetNet 架构。 一旦我们的网络训练完毕,我们将创建一个单独的 Python 脚本——这个脚本将通过 OpenCV 的内置 Haar 级联人脸检测器检测图像中的人脸,从图像中提取感兴趣的人脸区域 (ROI),然后传递 ROI 通过 LeNet 进行微笑检测。

        1、微笑数据集

        SMILES 数据集由微笑或不微笑的人脸图像组成。 数据集中总共有 13,165 张灰度图像,每张图像的大小为 64×64 个像素。

        需要注意以下两个问题:

 

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