人臉表情資料庫

⑴ 深度學習人臉表情識別不靈敏

您好，深度學習人臉表情識別不靈敏的問題，可能是由於以下原因造成的：

1. 數據集不夠全面：深度學習模型需要在大量、多樣化的數據集上進行訓練，如果數據集不包含足夠多種類的表情，識別准確率就會下降。

2. 參數調整不當：深度學習模型中有很多的參數需要調整，比如卷積核大小、stride等等。如果這些參數的值設置不當，可能導致模型性能下降。

3. 模型過於簡單：深度學習模型的復雜程度也會影響其准確率。如消枝果模型過於簡單，可能無法捕捉到人臉表情的微妙變化。

解決這個問題的方法可以從以下幾個方面入手：

1. 擴充數據集：獲取更豐富的戚橋灶人臉表情數據集，提高模型的泛化能力。

2. 更改網路架構：選擇合適的神經網路結構，對其中的參數進行調整，提高識別效果。

3. 引入注意力機制：通過引入注意力機制，引導模型把注意力集中在關鍵區域，提高識別的准確率。

希望以上內容對您高扮有所幫助。

⑵ 怎樣建立人臉表情資料庫系統

介東西你要分人種、性別、年齡、臉型、表情、情緒等各種屬性

可以動態的生成各種表情的圖片

做起來應該是很好玩地說

⑶ 怎樣使用OpenCV進行人臉識別

友情提示，要看懂代碼前，你得先知道OpenCV的安裝和配置，會用C++，用過一些OpenCV函數。基本的圖像處理和矩陣知識也是需要的。[gm:我是簫鳴的注釋]由於我僅僅是翻譯，對於六級才過的我，肯定有一些翻譯錯的或者不當的地方，所以請大家糾錯。

1.1.介紹Introction

從OpenCV2.4開始，加入了新的類FaceRecognizer，我們可以使用它便捷地進行人臉識別實驗。本文既介紹代碼使用，又介紹演算法原理。(他寫的源代碼，我們可以在OpenCV的opencv\moles\contrib\doc\facerec\src下找到，當然也可以在他的github中找到，如果你想研究源碼，自然可以去看看，不復雜)目前支持的演算法有

Eigenfaces特徵臉createEigenFaceRecognizer()

Fisherfaces createFisherFaceRecognizer()

LocalBinary Patterns Histograms局部二值直方圖 createLBPHFaceRecognizer()

下面所有的例子中的代碼在OpenCV安裝目錄下的samples/cpp下面都能找到，所有的代碼商用或者學習都是免費的。1.2.人臉識別Face Recognition

對人類來說，人臉識別很容易。文獻[Tu06]告訴我們，僅僅是才三天的嬰兒已經可以區分周圍熟悉的人臉了。那麼對於計算機來說，到底有多難？其實，迄今為止，我們對於人類自己為何可以區分不同的人所知甚少。是人臉內部特徵(眼睛、鼻子、嘴巴)還是外部特徵(頭型、發際線)對於人類識別更有效?我們怎麼分析一張圖像，大腦是如何對它編碼的？David Hubel和TorstenWiesel向我們展團賣凱示，我們的大腦針對不同的場景，如線、邊、角或者運動這些局部特徵有專門的神經細胞作出反應。顯然我們沒有把世界看成零散的塊塊，我們的視覺皮層必須以某種方式把不同的信息來源轉化成有用的模式。自動人臉識別就是如何從一幅圖像中提取有意義的特徵，把它們放入一種有用的表示方式，然配彎後對他們進行一些分類。基於幾何特徵的人臉的人臉識別可能是最直觀的方法來識別人臉。第一個自動人臉識別系統在[Kanade73]中又描述：標記點(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用來構造一個特徵向量(點與點之間的距離、角度等)。通過計算測試和訓練圖像的特徵向量的歐氏距離來進行識別。這樣的方法對於光照變化很穩健，但也有巨大的缺點：標記點的確定是很復雜的，即使是使用最先進的演算法。一些幾何特徵人臉識別近期工作在文獻[Bru92]中有描述。一個22維的特徵向量被用在一個大資料庫上，單靠幾何特徵不能提供足夠的信息用於人臉識別。特徵臉方法在文獻[TP91]中有描述，他描述了一個全面的方法來識別人臉：面部圖像是一個點，這個點是從高維圖像空間找到它在低維空間的表示，這樣分類變得很簡單。低維子空間低維是使用主元分析(Principal Component Analysis,PCA)找到的，它可以找擁有最大方差的那個軸。雖然這樣的轉換是從最佳重建角度考慮的，但是他沒有把標簽問題考慮進去。[gm:讀懂這段需要一些機器學習知識]。想像一個情況，如果變化是基於外部來源，比如光照。軸的最大方差不一定包含任何有鑒別性的信息，因此此時的分類是不可能的。因此，一個使用線性鑒別(Linear Discriminant Analysis,LDA)的特定類塌喚投影方法被提出來解決人臉識別問題[BHK97]。其中一個基本的想法就是，使類內方差最小的同時，使類外方差最大。

近年來，各種局部特徵提取方法出現。為了避免輸入的圖像的高維數據，僅僅使用的局部特徵描述圖像的方法被提出，提取的特徵(很有希望的)對於局部遮擋、光照變化、小樣本等情況更強健。有關局部特徵提取的方法有蓋伯小波(Gabor Waelets)([Wiskott97])，離散傅立葉變換(DiscreteCosinus Transform,DCT)([Messer06])，局部二值模式(LocalBinary Patterns,LBP)([AHP04])。使用什麼方法來提取時域空間的局部特徵依舊是一個開放性的研究問題，因為空間信息是潛在有用的信息。

1.3.人臉庫Face Database

我們先獲取一些數據來進行實驗吧。我不想在這里做一個幼稚的例子。我們在研究人臉識別，所以我們需要一個真的人臉圖像！你可以自己創建自己的數據集，也可以從這里(http://face-rec.org/databases/)下載一個。

AT&TFacedatabase又稱ORL人臉資料庫，40個人，每人10張照片。照片在不同時間、不同光照、不同表情(睜眼閉眼、笑或者不笑)、不同人臉細節(戴眼鏡或者不戴眼鏡)下採集。所有的圖像都在一個黑暗均勻的背景下採集的，正面豎直人臉(有些有有輕微旋轉)。YaleFacedatabase A ORL資料庫對於初始化測試比較適合，但它是一個簡單的資料庫，特徵臉已經可以達到97%的識別率，所以你使用其他方法很難得到更好的提升。Yale人臉資料庫是一個對於初始實驗更好的資料庫，因為識別問題更復雜。這個資料庫包括15個人(14個男人,1個女人)，每一個都有11個灰度圖像，大小是320*243像素。資料庫中有光照變化(中心光照、左側光照、右側光照)、表情變化(開心、正常、悲傷、瞌睡、驚訝、眨眼)、眼鏡(戴眼鏡或者沒戴)。

壞消息是它不可以公開下載，可能因為原來的伺服器壞了。但我們可以找到一些鏡像(比如 theMIT)但我不能保證它的完整性。如果你需要自己剪裁和校準圖像，可以閱讀我的筆記(bytefish.de/blog/fisherfaces)。ExtendedYale Facedatabase B 此資料庫包含38個人的2414張圖片，並且是剪裁好的。這個資料庫重點是測試特徵提取是否對光照變化強健，因為圖像的表情、遮擋等都沒變化。我認為這個資料庫太大，不適合這篇文章的實驗，我建議使用ORL資料庫。

1.3.1. 准備數據
我們從網上下了數據，下了我們需要在程序中讀取它，我決定使用CSV文件讀取它。一個CSV文件包含文件名，緊跟一個標簽。

/path/to/image.ext;0

假設/path/to/image.ext是圖像，就像你在windows下的c:/faces/person0/image0.jpg。最後我們給它一個標簽0。這個標簽類似代表這個人的名字，所以同一個人的照片的標簽都一樣。我們對下載的ORL資料庫進行標識，可以獲取到如下結果：

./at/s1/1.pgm;0
./at/s1/2.pgm;0
...
./at/s2/1.pgm;1
./at/s2/2.pgm;1
...
./at/s40/1.pgm;39
./at/s40/2.pgm;39
想像我已經把圖像解壓縮在D:/data/at下面，而CSV文件在D:/data/at.txt。下面你根據自己的情況修改替換即可。一旦你成功建立CSV文件，就可以像這樣運行示常式序：

facerec_demo.exe D:/data/at.txt
1.3.2 Creating the CSV File

你不需要手工來創建一個CSV文件，我已經寫了一個Python程序來做這事。

[gm:說一個我實現的方法

如果你會cmd命令，或者稱DOS命令，那麼你打開命令控制台。假設我們的圖片放在J:下的Faces文件夾下，可以輸入如下語句：

J:\Faces\ORL>dir /b/s *.bmp > at.txt
然後你打開at.txt文件可能看到如下內容(後面的0，1..標簽是自己加的)：

。。。。
J:\Faces\ORL\s1\1.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\10.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\2.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\3.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\4.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\5.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\6.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\7.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\8.bmp;0
J:\Faces\ORL\s1\9.bmp;0
J:\Faces\ORL\s10\1.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\10.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\2.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\3.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\4.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\5.bmp;1
J:\Faces\ORL\s10\6.bmp;1
。。。。
自然還有c++編程等方法可以做得更好，看這篇文章反響，如果很多人需要，我就把這部分的代碼寫出來。(遍歷多個文件夾，標上標簽)

]

特徵臉Eigenfaces

我們講過，圖像表示的問題是他的高維問題。二維灰度圖像p*q大小，是一個m=qp維的向量空間，所以一個100*100像素大小的圖像就是10，000維的圖像空間。問題是，是不是所有的維數空間對我們來說都有用？我們可以做一個決定，如果數據有任何差異，我們可以通過尋找主元來知道主要信息。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是KarlPearson (1901)獨立發表的，而 Harold Hotelling (1933)把一些可能相關的變數轉換成一個更小的不相關的子集。想法是，一個高維數據集經常被相關變數表示，因此只有一些的維上數據才是有意義的，包含最多的信息。PCA方法尋找數據中擁有最大方差的方向，被稱為主成分。

演算法描述Algorithmic Description
令 2 表示一個隨機特徵，其中 3 .

計算均值向量 4
5


計算協方差矩陣 S
6


計算 的特徵值7 和對應的特徵向量 8 9


對特徵值進行遞減排序，特徵向量和它順序一致. K個主成分也就是k個最大的特徵值對應的特徵向量。
x的K個主成份:

10其中11 .

PCA基的重構:

12其中 13 .

然後特徵臉通過下面的方式進行人臉識別：

A． 把所有的訓練數據投影到PCA子空間

B． 把待識別圖像投影到PCA子空間

C． 找到訓練數據投影後的向量和待識別圖像投影後的向量最近的那個。

還有一個問題有待解決。比如我們有400張圖片，每張100*100像素大小，那麼PCA需要解決協方差矩陣 14的求解，而X的大小是10000*400，那麼我們會得到10000*10000大小的矩陣，這需要大概0.8GB的內存。解決這個問題不容易，所以我們需要另一個計策。就是轉置一下再求，特徵向量不變化。文獻 [Duda01]中有描述。

[gm:這個PCA還是自己搜著看吧，這里的講的不清楚，不適合初學者看]OpenCV中使用特徵臉Eigenfaces in OpenCV
給出示常式序源代碼

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/contrib/contrib.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>

usingnamespace cv;
usingnamespace std;

static Mat norm_0_255(InputArray _src) {
Mat src = _src.getMat();
// 創建和返回一個歸一化後的圖像矩陣:
Mat dst;
switch(src.channels()) {
case1:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
break;
case3:
cv::normalize(_src, dst, 0,255, NORM_MINMAX, CV_8UC3);
break;
default:
src.To(dst);
break;
}
return dst;
}
//使用CSV文件去讀圖像和標簽，主要使用stringstream和getline方法
staticvoid read_csv(const string& filename, vector<Mat>& images, vector<int>& labels, char separator =';') {
std::ifstream file(filename.c_str(), ifstream::in);
if (!file) {
string error_message ="No valid input file was given, please check the given filename.";
CV_Error(CV_StsBadArg, error_message);
}
string line, path, classlabel;
while (getline(file, line)) {
stringstream liness(line);
getline(liness, path, separator);
getline(liness, classlabel);
if(!path.empty()&&!classlabel.empty()) {
images.push_back(imread(path, 0));
labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));
}
}
}

int main(int argc, constchar*argv[]) {
// 檢測合法的命令，顯示用法
// 如果沒有參數輸入則退出！.
if (argc <2) {
cout <<"usage: "<< argv[0]<<" <csv.ext> <output_folder> "<< endl;
exit(1);
}
string output_folder;
if (argc ==3) {
output_folder = string(argv[2]);
}
//讀取你的CSV文件路徑.
string fn_csv = string(argv[1]);
// 2個容器來存放圖像數據和對應的標簽
vector<Mat> images;
vector<int> labels;
// 讀取數據. 如果文件不合法就會出錯
// 輸入的文件名已經有了.
try {
read_csv(fn_csv, images, labels);
} catch (cv::Exception& e) {
cerr <<"Error opening file \""<< fn_csv <<"\". Reason: "<< e.msg << endl;
// 文件有問題，我們啥也做不了了，退出了
exit(1);
}
// 如果沒有讀取到足夠圖片，我們也得退出.
if(images.size()<=1) {
string error_message ="This demo needs at least 2 images to work. Please add more images to your data set!";
CV_Error(CV_StsError, error_message);
}
// 得到第一張照片的高度. 在下面對圖像
// 變形到他們原始大小時需要
int height = images[0].rows;
// 下面的幾行代碼僅僅是從你的數據集中移除最後一張圖片
//[gm:自然這里需要根據自己的需要修改，他這里簡化了很多問題]
Mat testSample = images[images.size() -1];
int testLabel = labels[labels.size() -1];
images.pop_back();
labels.pop_back();
// 下面幾行創建了一個特徵臉模型用於人臉識別，
// 通過CSV文件讀取的圖像和標簽訓練它。
// T這里是一個完整的PCA變換
//如果你只想保留10個主成分，使用如下代碼
// cv::createEigenFaceRecognizer(10);
//
// 如果你還希望使用置信度閾值來初始化，使用以下語句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(10, 123.0);
//
// 如果你使用所有特徵並且使用一個閾值，使用以下語句：
// cv::createEigenFaceRecognizer(0, 123.0);
//
Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();
model->train(images, labels);
// 下面對測試圖像進行預測，predictedLabel是預測標簽結果
int predictedLabel = model->predict(testSample);
//
// 還有一種調用方式，可以獲取結果同時得到閾值:
// int predictedLabel = -1;
// double confidence = 0.0;
// model->predict(testSample, predictedLabel, confidence);
//
string result_message = format("Predicted class = %d / Actual class = %d.", predictedLabel, testLabel);
cout << result_message << endl;
// 這里是如何獲取特徵臉模型的特徵值的例子，使用了getMat方法:
Mat eigenvalues = model->getMat("eigenvalues");
// 同樣可以獲取特徵向量:
Mat W = model->getMat("eigenvectors");
// 得到訓練圖像的均值向量
Mat mean = model->getMat("mean");
// 現實還是保存:
if(argc==2) {
imshow("mean", norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
} else {
imwrite(format("%s/mean.png", output_folder.c_str()), norm_0_255(mean.reshape(1, images[0].rows)));
}
// 現實還是保存特徵臉:
for (int i =0; i < min(10, W.cols); i++) {
string msg = format("Eigenvalue #%d = %.5f", i, eigenvalues.at<double>(i));
cout << msg << endl;
// 得到第 #i個特徵
Mat ev = W.col(i).clone();
//把它變成原始大小，為了把數據顯示歸一化到0~255.
Mat grayscale = norm_0_255(ev.reshape(1, height));
// 使用偽彩色來顯示結果，為了更好的感受.
Mat cgrayscale;
applyColorMap(grayscale, cgrayscale, COLORMAP_JET);
// 顯示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_%d", i), cgrayscale);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_%d.png", output_folder.c_str(), i), norm_0_255(cgrayscale));
}
}
// 在一些預測過程中，顯示還是保存重建後的圖像:
for(int num_components =10; num_components <300; num_components+=15) {
// 從模型中的特徵向量截取一部分
Mat evs = Mat(W, Range::all(), Range(0, num_components));
Mat projection = subspaceProject(evs, mean, images[0].reshape(1,1));
Mat reconstruction = subspaceReconstruct(evs, mean, projection);
// 歸一化結果，為了顯示:
reconstruction = norm_0_255(reconstruction.reshape(1, images[0].rows));
// 顯示或者保存:
if(argc==2) {
imshow(format("eigenface_reconstruction_%d", num_components), reconstruction);
} else {
imwrite(format("%s/eigenface_reconstruction_%d.png", output_folder.c_str(), num_components), reconstruction);
}
}
// 如果我們不是存放到文件中，就顯示他，這里使用了暫定等待鍵盤輸入:
if(argc==2) {
waitKey(0);
}
return0;
}

⑷ 人臉數據分析是什麼

人臉數據分析是什麼

人臉數據分析是什麼，人臉識別是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術，隨著科技發展現在很多場所都用的到人臉分析，很多人還不清楚其中的原理是什麼，那麼就來了解一下人臉數據分析是什麼吧。

人臉數據分析是什麼1

一、人臉識別技術

完整的人臉識別系統一般包括人臉檢測跟蹤、人臉關鍵點定位、人臉屬性分析、人臉驗證、人臉識別、人臉聚類等模塊。

1、人臉檢測跟蹤：

人臉檢測跟蹤技術提供快速、高准確率的人像檢測功能。對背景復雜低質量的圖片或百人人群監控視頻，可以在移動設備和個人電腦上實現毫秒級別的人臉檢測跟蹤。

2、人臉關鍵點定位：

人臉關鍵點定位可以精確定位面部的關鍵區域位置，微秒級別眼，口，鼻輪廓等人臉106個關鍵點定位漏孫。該技術可適應一定程度遮擋和大角度側臉，表情變化，遮擋，模糊，明暗變化等各種實際環境。

3、人臉屬性分析：

提供准備的面部分析技術，准確識別10多種人臉屬性大類，例如性別，年齡、種族、表情、飾品、胡須、面部動作狀態等。可以用於廣告定向投放或顧客信息分析，讓你秒懂顧客戶心。

4、人臉驗證、識別、聚類：

人臉驗證技術可被用於登錄驗證、身份識別等應用場景。給定人臉樣本，毫秒級別檢索大規模人臉資料庫或監控視頻，給出身份認證，實現身份和人臉綁定。

人臉識別技術可以自動識別出照片、視頻流中的人臉身份，可以實現安防檢查、VIP識別、照片自動圈人、人臉登錄等功能能，在認證出96%的人臉時，誤檢率低於十萬分之一。數十萬人的人臉快速聚類，可用於基於人臉的智能相冊以及基於合影的社交網路分析。讓照片管理更直觀，讓社交關系更清晰。

二、智能廣告大數據分析特點

1、精確統計進出店鋪的客流量：

啟動應用，顯示人臉識別檢測界面，通過人臉識別技術檢測頭肩、檢測人臉、對人臉進行跟蹤識別，提取人臉特徵值，進行精準的人體判斷，准確的識別用戶人臉，基於人體跟蹤，有效避免因徘徊、逗留引起的重復計數，從而達到精確統計進出店鋪的客流量的數據。在統計客流量的同時展示店鋪的廣告宣傳信息、店鋪簡介、特色產品、售後服務等相關信息。

2、精準分析入店客戶：

通過人臉識別技術，主動分析每一位停留觀看廣告的年齡、性別、並實時上傳至伺服器，管理者通過對消費群體的數據分析，精準挖掘出店鋪和產品主要面向的銷售者群體屬於哪一類人，從而改善產品設計、運營模式、推廣方案，極大有利於提升店鋪的利潤和廣告的回報率。

3、精確認識和挖掘VIP客戶：

精確、實時識別VIP客戶並推送用戶信息至店員手機，VIP客戶歷史入店信息及購買記錄一沒念目瞭然，店員重點接待VIP客戶大大提升店鋪營業額。通過大數據分析挖掘回頭客，提升客戶提袋率及VIP客戶轉化率，系統自動識別並排除店員，不再誤統計為客流，真正做到准確的返察鏈數據分析。

4、完備的報表：數據即事實 ：

大數據分析並形成簡潔、客觀、精確的數據報表，直觀的看到每日/月的客流量（ 人數、人次）、客流人群分布（年齡、性別）、入店率、平均關注時間、提袋率（轉化率），對店鋪的客流量進行趨勢分析（日、周、月），進行統一的廣告效果分析，精準挖掘出每一個廣告後面隱藏的客戶數據，極大有利於廣告製作和投放的精準營銷，幫助商家精準定位有效客群，為投放商、製作方等相關企業提供可靠的數據參考，發現提高有效展示和回報率的關鍵。

5、大數據分析，驅動管理優化

通過大數據可以分析店鋪什麼產品最受關注、產品的目標客戶群是哪些人、最受關注的產品是什麼、單個產品為何有些銷量高有些則低、VIP客戶關注的是什麼產品、什麼區域受冷落、什麼區域關注度比較高。

通過數據分析的結果優化店鋪管理，找出最適合店鋪的經營模式、消費者最關注的廣告、轉化率最高的產品、根據客戶逛店路徑分析熱點區域，調整主打產品陳列引起客戶關注度，改善店員服務過程中存在的不足，從宏觀到細節進行優化，達到店鋪的利益最大化。

6、 主動推送潛在客戶，方便直接的提供業務幫助

將採集到的多用戶信息進行聚類並分析得到統計數據，根據駐足觀看的用戶性別不同、年齡層次不同，1-2秒內切換廣告內容，推送更針對性的產品廣告信息。比如，為20-30歲的男性用戶推送剃須刀、洗面奶等適合他們需求的廣告，從而有效提高廣告的關注效果，提高廣告的傳播和產品購買的`轉化率。

人臉數據分析是什麼2

人臉數據分析的應用價值

人臉識別需要積累採集到的大量人臉圖像相關的數據，用來驗證演算法，不斷提高識別准確性，這些數據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網路人臉識別數據)、orl人臉資料庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別資料庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數據等。

1、在人臉識別的設備上，除人臉識別區域外，設置固定的廣告播放區域，使用多媒體信息發布系統，定時或不定時地輪播商家自定義的廣告，比如商家簡介、產品介紹、活動促銷、聯系方式等多媒體信息。

內容展現方式多種多樣，可以是視頻、圖片、文字、流媒體等素材，讓用戶體驗到現代化購物的感覺，智能化的液晶產品可以讓店鋪的整體美觀度大大提升，頓刻顯得高大上。

2、對於每一個廣告投放商而言，廣告效果的好壞直接關繫到投入產出比，也決定著未來是否需繼續投放。而對於廣告製作方來說，什麼樣的廣告最能吸引目標客戶？提高有效傳播率，他們需要足夠的數據調研來為下一步廣告製作提供依據。

為此，南翼基於人臉識別的智能廣告大數據分析解決方案，為廣告機提供廣告效果分析解決方案，幫助商家精準定位有效客群，為投放商、製作方等相關企業提供可靠的數據參考，發現提高有效展示和回報率的關鍵，提升廣告運營的價值。

3、除了人臉識別外，我們還提供手勢識別技術，用戶可以自由通過簡單、通用的手勢進行廣告內容的切換，或者還可以在線玩一些有趣的游戲，從而提高用戶的好感度，也可以通過完成商家指定的人臉表情贏得獎品等活動來增強商家與客戶的互動性。

⑸ 如何提高fer2013plus數據集准確率

Fer2013Plus是一個包含35,887張人臉表情圖族祥返像的人臉表情識別數據集。要提高其准確率，需要從以下幾個方面入手兆飢：

1. 增宴缺加數據量：可以通過數據增強、收集更多的表情圖片等方式來增加數據量，從而提高模型的准確率；
2. 改善模型結構：可以借鑒其他模型結構的設計，優化模型參數，改善模型的性能；
3. 調整超參數：在訓練模型時，需要根據實際情況對模型的超參數進行合理的調整，以達到最佳的准確率；
4. 使用遷移學習：可以借鑒其他數據集上訓練出的優秀模型，將其遷移到Fer2013Plus數據集上進行微調，以提高其准確率。

⑹ 人臉識別常用的人臉資料庫有哪些

給你提供幾個線索，數據都可以去數據堂下載。

1.FERET人臉資料庫 -
由FERET項目創建,包含1萬多張多姿態和光照的人臉圖像,是人臉識別領域應用最廣泛的人臉資料庫之一.其中的多數人是西方人,每個人所包含的人臉圖像的變化比較單一

2.CMU-PIE人臉資料庫
由美國卡耐基梅隆大學創建,包含68位志願者的41,368張多姿態,光照和表情的面部圖像.其中的姿態和光照變化圖像也是在嚴格控制的條件下採集的,目前已經逐漸成為人臉識別領域的一個重要的測試集合

3.YALE人臉資料庫
由耶魯大學計算視覺與控制中心創建,包含15位志願者的165張圖片,包含光照,表情和姿態
的變化.

4. YALE人臉資料庫B
包含了10個人的5,850幅多姿態,多光照的圖像.其中的姿態和光照變化的圖像都是在嚴格控制的條件下採集的,主要用於光照和姿態問題的建模與分析.由於採集人數較少,該資料庫的進一步應用受到了比較大的限制

5. MIT人臉資料庫
由麻省理工大學媒體實驗室創建,包含16位志願者的2,592張不同姿態,光照和大小的面部圖像.

6. ORL人臉資料庫
由劍橋大學AT&T實驗室創建,包含40人共400張面部圖像,部分志願者的圖像包括了姿態,
表情和面部飾物的變化.該人臉庫在人臉識別研究的早期經常被人們採用,但由於變化模式較少,多數系統的識別率均可以達到90%以上,因此進一步利用的價值已經不大.

7. BioID人臉資料庫
包含在各種光照和復雜背景下的1521張灰度面部圖像，眼睛位置已經被手工標注。

⑺ 愛用商城人臉識別出錯

非常抱歉，愛用商城人臉識別出錯。此類問題一般是由於以下原因造成的：
1. 攝像頭及網路環境不穩定，導致識別效果不佳。
2. 使用時未將臉部放入攝像族掘頭中，或者沒有將臉部放在攝像頭中心位置，導致臉部無法被正確識別。
3. 由於面部表情變化太快，或者遮擋面部，或者頭發、眼鏡等遮擋臉部，導致臉部無法被正確識別。
4. 識別環境光線過暗，或者過亮，導致識別效果不佳。
5. 使用時可能出現的網路中斷、超時等情況，導致識別結果出錯。
為了避免上述情況發生，建議使用時確保：
1. 攝像頭及網路環境穩定可靠；含拿
2. 將臉部兆老核放入攝像頭中，並將臉部放到攝像頭中心位置；
3. 保持穩定的面部表情，並避免頭發、眼鏡等遮擋臉部；
4. 保持良好的自然光照環境；
5. 確保網路環境暢通，避免出現網路中斷、超時等情況。

⑻ 是不是相似度越高人臉識別相似度越高

相似度超過72%就表示識別成功。
人臉識別技術，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
人臉識別技術主要是通過人臉圖像特徵的提取與對比來進行的。人臉識別系統將提取的人臉圖像的特徵數據與資料庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而塵宴碼狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
(8)人臉表情資料庫擴展閱讀：
3D人臉識別技術
3D人臉識別技術是人派哪臉識別重要發展發現。目前大部分的人臉識別應用的范疇限定在2D圖像上。人臉實質上是一個立體模型，而2D人臉識別容易受到姿態、光照、表情等因素影響，是因為2D圖像本身有一個缺陷，無法很好地表示深度信息。
如果說深度學習是從人的認知角度來理解人臉識別，那麼3D技術就是從現實模型來祥伏反映人臉識別。
目前關於3D人臉識別方向的演算法研究並沒有2D人臉識別技術那麼豐富和深入，許多因素限制了這項技術的發展。3D人臉識別往往需要特定的採集設備，如3D攝像機或雙目攝像機。目前這類採集設備價格還比較昂貴，主要用於特定場景。
3D建模過程需要的計算量較大，對硬體要求較高，也限制了目前的應用。3D人臉識別資料庫比較稀少，研究者缺少訓練樣本和測試樣本，無法開展更深入的理論研究。隨著未來晶元技術和感測器的發展，當計算能力不再收到制約，3D採集設備成本大幅下降的時候，3D人臉識別將取得重要突破。

⑼ 人臉識別的發展歷史是怎樣的

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；

「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

(9)人臉表情資料庫擴展閱讀：

人臉圖像採集及檢測

人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基於燃野胡以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類脊橘器的檢測速皮攔度。

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公開人臉數據集
本頁面收集到目前為止可以下載到的人臉資料庫，可用於訓練人臉深度學習模型。
人臉識別

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WebFace 10k+人，約500K張圖片 非限制場景 鏈接
FaceScrub 530人，約100k張圖片 非限制場景 鏈接
YouTube Face 1,595個人 3,425段視頻 非限制場景、視頻 鏈接
LFW 5k+人臉，超過10K張圖片 標準的人臉識別數據集 鏈接
MultiPIE 337個人的不同姿態、表情、光照的人臉圖像，共750k+人臉圖像 限制場景人臉識別 鏈接 需購買
MegaFace 690k不同的人的1000k人臉圖像 新的人臉識別評測集合 鏈接
IJB-A 人臉識別，人臉檢測 鏈接
CAS-PEAL 1040個人的30k+張人臉圖像，主要包含姿態、表情、光照變化 限制場景下人臉識別 鏈接
Pubfig 200個人的58k+人臉圖像 非限制場景下的人臉識別 鏈接
人臉檢測

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FDDB 2845張圖片中的5171張臉 標准人臉檢測評測集 鏈接
IJB-A 人臉識別，人臉檢測 鏈接
Caltech10k Web Faces 10k+人臉，提供雙眼和嘴巴的坐標位置 人臉點檢測 鏈接
人臉表情

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CK+ 137個人的不同人臉表情視頻幀 正面人臉表情識別 鏈接
人臉年齡

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IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+個名人的460k+張圖片 和維基網路62k+張圖片, 總共： 523k+張圖片 名人年齡、性別 鏈接
Adience 包含2k+個人的26k+張人臉圖像 人臉性別，人臉年齡段(8組) 鏈接
CACD2000 2k名人160k張人臉圖片 人臉年齡 鏈接
人臉性別

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IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+個名人的460k+張圖片 和維基網路62k+張圖片, 總共： 523k+張圖片 名人年齡、性別 鏈接
Adience 包含2k+個人的26k+張人臉圖像 人臉性別，人臉年齡段(8組) 鏈接
人臉關鍵點檢測

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