人脸表情识别


人脸表情识别

2020.8.22,重构了整个仓库代码,改用Tensorflow2中的keras api实现整个系统。考虑到很多反映jupyter notebook写的train使用起来不太方便,这里改成了py脚本实现。

简介

使用卷积神经网络构建整个系统,在尝试了Gabor、LBP等传统人脸特征提取方式基础上,深度模型效果显著。在FER2013、JAFFE和CK+三个表情识别数据集上进行模型评估。

环境部署

基于Python3和Keras2(TensorFlow后端),具体依赖安装如下(推荐使用conda虚拟环境)。

script
git clone https://github.com/luanshiyinyang/FacialExpressionRecognition.git cd FacialExpressionRecognition conda create -n FER python=3.6 source activate FER conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 pip install -r requirements.txt

如果你是Linux用户,直接执行根目录下的env.sh即可一键配置环境,执行命令为bash env.sh

数据准备

数据集和预训练模型均已经上传到百度网盘,链接给出,提取密码为2pmd。下载后将model .zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件,将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件,均解压即可得到包含图像的数据集(其中rar后缀的为原始jaffe数据集,这里建议使用我处理好的)。

项目说明

传统方法

  • 数据预处理
    • 图片降噪
    • 人脸检测(HAAR分类器检测(opencv))
  • 特征工程
    • 人脸特征提取
      • LBP
      • Gabor
  • 分类器
    • SVM

      深度方法

  • 人脸检测
    • HAAR分类器
    • MTCNN(效果更好)
  • 卷积神经网络
    • 用于特征提取+分类

网络设计

使用经典的卷积神经网络,模型的构建主要参考2018年CVPR几篇论文以及谷歌的Going Deeper设计如下网络结构,输入层后加入(1,1)卷积层增加非线性表示且模型层次较浅,参数较少(大量参数集中在全连接层)。

模型训练

主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练,JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率(该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题),JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率(这两个数据集为实验室采集,较为准确标准)。

执行下面的命令将在指定的数据集(fer2013或jaffe或ck+)上按照指定的batch_size训练指定的轮次。训练会生成对应的可视化训练过程,下图为在三个数据集上训练过程的共同绘图。

python src/train.py --dataset fer2013 --epochs 300 --batch_size 32

模型应用

与传统方法相比,卷积神经网络表现更好,使用该模型构建识别系统,提供GUI界面和摄像头实时检测(摄像必须保证补光足够)。预测时对一张图片进行水平翻转、偏转15度、平移等增广得到多个概率分布,将这些概率分布加权求和得到最后的概率分布,此时概率最大的作为标签(也就是使用了推理数据增强)。

GUI界面

注意,GUI界面预测只显示最可能是人脸的那个脸表情,但是对所有检测到的人脸都会框定预测结果并在图片上标记,标记后的图片在output目录下。

执行下面的命令即可打开GUI程序,该程序依赖PyQT设计,在一个测试图片(来源于网络)上进行测试效果如下图。

python src/gui.py

上图的GUI反馈的同时,会对图片上每个人脸进行检测并表情识别,处理后如下图。

实时检测

实时检测基于Opencv进行设计,旨在用摄像头对实时视频流进行预测,同时考虑到有些人的反馈,当没有摄像头想通过视频进行测试则修改命令行参数即可。

使用下面的命令会打开摄像头进行实时检测(ESC键退出),若要指定视频进行进行检测,则使用下面的第二个命令。

python src/recognition_camera.py

python src/recognition_camera.py --source 1 --video_path 视频绝对路径或者相对于该项目的根目录的相对路径

下图是动态演示的在Youtube上某个视频上的识别结果。

补充说明

具体项目代码、数据集、模型已经开源于我的Github,欢迎Star或者Fork。


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