【计算机视觉】CV实战项目- Face-and-Emotion-Recognition 人脸情绪识别

项目概述

Face-and-Emotion-Recognition 是一个基于深度学习和计算机视觉技术的项目，能够实时识别视频或网络摄像头中的人脸，并分析其对应的情绪。该项目结合了 OpenCV、Dlib、face_recognition 库以及深度学习框架 Keras 和 TensorFlow，功能强大且易于扩展。
项目地址：https://github.com/vjgpt/Face-and-Emotion-Recognition.git

项目功能

1. 人脸检测与识别：通过摄像头或视频文件实时检测人脸，并识别出人脸身份。
2. 情绪分类：分析人脸的情绪，支持多种情绪分类（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶等）。
3. 实时处理：支持从摄像头实时捕获视频流，并进行人脸和情绪识别。

项目目录结构

• test 文件夹：存放用于测试的图像或视频文件。
• images 文件夹：存放用于人脸识别的人员面部图像。
• models 文件夹：存放预训练的情绪分类模型。
• emotion.py 文件：用于单独运行情绪分类功能。
• face-rec-emotion.py 文件：同时实现人脸检测、识别和情绪分类。
• datasets 文件夹：存放用于训练情绪分类模型的数据集。

项目运行方式

1. 环境准备

• 安装依赖库：

  pip install opencv-python
  pip install cmake
  pip install dlib
  pip install face_recognition
  pip install keras
  

  如果在安装 dlib 时遇到问题，建议使用 Google Colab，因为 Colab 预装了 dlib。

2. 数据准备

• 下载人脸关键点检测模型：
  • 下载 shape_predictor_68_face_landmarks.dat 文件，可以从 这里 下载，并将其放置在项目目录中。
• 准备情绪分类数据集：
  • 下载 fer2013.tar.gz 文件，可以从 Kaggle 获取。
  • 将下载的文件移动到项目目录下的 datasets 文件夹中，并解压：

    tar -xzf fer2013.tar
    

3. 模型训练

• 训练情绪分类模型：
  • 下载 train_emotion_classifier.py 文件，可以从 orriaga 的仓库 获取。
  • 运行训练脚本：

    python train_emotion_classifier.py
    

4. 模型运行

• 运行情绪分类：

  python emotion.py
  

• 同时运行人脸检测、识别和情绪分类：

  python face-rec-emotion.py
  

常见问题及解决方法

1. 安装依赖问题

• 问题：安装 dlib 时出现编译错误。

  • 解决方法：使用预编译的 dlib 轮，运行以下命令：

    pip install dlib==19.24.0
    

    或者使用 Google Colab，因为 Colab 预装了 dlib。

• 问题：安装 face_recognition 时出现错误。

  • 解决方法：确保 dlib 已正确安装，然后重新安装 face_recognition：

    pip install face_recognition
    

2. 数据集问题

• 问题：下载的 fer2013.tar.gz 文件无法解压。

  • 解决方法：检查文件是否完整下载。如果文件损坏，重新下载并确保下载过程完整。

• 问题：数据集路径错误导致无法加载数据。

  • 解决方法：确保数据集路径正确。例如，数据集应放置在 datasets/fer2013 文件夹中。

3. 模型训练问题

• 问题：训练情绪分类模型时出现内存不足错误。

  • 解决方法：减少数据批量大小（batch size），或者使用更小的数据集进行训练。

• 问题：训练过程中出现 ValueError: Input data shape is not compatible with the model input shape。

  • 解决方法：检查输入数据的形状是否与模型定义一致。例如，如果模型输入形状为 (48, 48, 1)，则需要确保数据预处理代码将图像调整为该形状。

4. 模型运行问题

• 问题：运行 emotion.py 或 face-rec-emotion.py 时出现 ModuleNotFoundError。

  • 解决方法：确保所有依赖库已正确安装。运行以下命令检查依赖库是否安装完整：

    pip list
    

• 问题：运行时出现 cv2.error: OpenCV(4.x.x) error: (-215:Assertion failed) in function 'VideoCapture'。

  • 解决方法：检查摄像头设备是否可用。确保摄像头索引正确（通常为 0 或 1）：

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if not cap.isOpened():print("Error: Camera not found.")
    

• 问题：运行时出现 ValueError: logits and labels must have the same first dimension。

  • 解决方法：检查模型的输出层和标签数据的形状是否一致。确保标签数据是独热编码形式，且类别数量与模型输出层一致。

项目实战建议

1. 优化模型性能：

   • 使用迁移学习，加载预训练的模型（如 VGG16、ResNet 等）进行微调。
   • 使用数据增强技术（如随机翻转、旋转、缩放等）扩充数据集。

2. 提高实时性：

   • 使用轻量级的模型（如 MobileNet-V2）减少计算量。
   • 对视频流进行降帧处理，减少处理的帧数。

3. 扩展功能：

   • 添加语音识别功能，结合语音和表情进行情感分析。
   • 将项目部署到 Web 或移动应用中，提高用户体验。

项目参考文献

• OpenCV：用于计算机视觉任务，如人脸检测和图像处理。
• Keras：用于构建和训练深度学习模型。
• TensorFlow：作为 Keras 的后端，提供强大的计算能力。
• Dlib：用于人脸检测和关键点检测。
• face_recognition：基于 FaceNet 实现的人脸识别库。
• CNN 模型架构：参考 Octavio Arriaga 等人的研究论文。

通过以上介绍和实战建议，希望你能顺利运行和扩展 Face-and-Emotion-Recognition 项目。如果还有其他问题，欢迎随时提问！