EmotiEffLib：高效面部情绪识别与情感分析技术指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/face-emotion-recognition EmotiEffLib（原HSEmotion）是一个轻量级的面部情绪和参与度识别库，专为在照片和视频中进行高效分析而设计。该库支持Python和C++两种语言，提供Pytorch和ONNX后端支持，能够在各种平台上实现高效的实时分析。
快速安装指南
从PyPI安装
安装EmotiEffLib的基础版本（包含ONNX支持）：
pip install emotiefflib
安装包含Torch支持的完整版本：
pip install emotiefflib[torch]
安装包含TensorFlow支持的版本（用于参与度预测）：
pip install emotiefflib[engagement]
安装包含所有依赖的完整版本：
pip install emotiefflib[all]
兼容性说明
请注意，模型已经更新以兼容timm库的0.9.*版本。但对于v0.1版本，请确保安装特定版本的timm库：
pip install timm==0.4.5
核心功能与架构
EmotiEffLib提供两个主要实现：Python版本和C++版本。该库具有以下核心特性：
- 多后端支持：支持Pytorch和ONNX Runtime推理引擎
- 高效实时分析：针对移动设备和边缘计算优化
- 跨平台部署：支持云端、移动端和嵌入式设备
实战应用场景
单张图片情绪识别
使用EmotiEffLib进行单张图片的情绪识别非常简单。项目中提供了完整的示例教程：
视频情绪分析
对于视频文件，EmotiEffLib能够逐帧分析面部表情，并提供时间序列上的情绪变化趋势。
参与度与情绪联合分析
在在线教育和远程会议场景中，EmotiEffLib能够同时分析用户的情緒状态和参与度水平。
移动端集成方案
项目提供了完整的移动应用示例，支持Android平台的情绪识别功能。这些示例位于training_and_examples/mobile_apps目录中，包括：
- 基础演示应用：展示基本的情绪识别功能
- 情感对话应用：实现基于情绪的智能对话交互
模型性能对比
以下是EmotiEffLib中主要模型在AffectNet、AFEW和VGAF数据集上的性能表现：
| 模型 | AffectNet(8类) | AffectNet(7类) | AFEW | VGAF | 推理时间(ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| mobilenet_7.h5 | - | 64.71 | 55.35 | 68.92 | 16 ± 5 |
| enet_b0_8_best_afew.pt | 60.95 | 64.63 | 59.89 | 66.80 | 59 ± 26 |
| enet_b0_8_best_vgaf.pt | 61.32 | 64.57 | 55.14 | 68.29 | 59 ± 26 |
| enet_b2_8.pt | 63.03 | 66.29 | 57.78 | 70.23 | 191 ± 18 |
开发与测试
环境准备
运行测试前需要安装测试依赖：
pip install -r tests/requirements.txt
下载测试数据：
cd tests
./download_test_data.sh
tar -xzf data.tar.gz
cd -
运行测试套件：
pytest tests
最佳实践建议
- 光照条件控制：确保面部检测环境光线充足且均匀，避免强烈背光或阴影
- 模型选择策略：根据应用场景选择适合的模型，平衡精度与速度
- 实时处理优化：利用ONNX版本提升推理速度，特别是在移动设备上
研究与应用成果
EmotiEffLib在多个国际竞赛中取得了优异成绩：
- 在第八届ABAW竞赛中获得表情识别和矛盾/犹豫识别挑战赛第一名
- 在第六届ABAW竞赛中获得复合表情识别挑战赛第二名
- 在第四届ABAW竞赛中获得合成数据学习挑战赛第一名
许可证信息
EmotiEffLib的代码基于Apache-2.0许可证发布，对学术和商业使用均无限制。
通过本指南，您将能够快速掌握EmotiEffLib的核心功能，并将先进的面部情绪识别技术应用到您的项目中。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
