AI机器狗情绪识别-阿里云开发者社区

AI机器狗情绪识别

2023-05-30 243

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简介： 机器如何识别人的情绪

实现情绪识别算法需要考虑多种因素，包括所采用的情绪识别模型、数据预处理、特征提取、模型训练和推断等。由于情绪识别是一个复杂的问题，因此需要使用一些成熟的开源 AI 模块来帮助实现。

以下是一个基于开源 AI 模块的情绪识别算法的示例，使用的是 OpenCV 和 Dlib 库进行人脸检测和情绪识别。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/dnn.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;

int main()
{
   
    // 加载人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();
    // 加载人脸关键点检测器
    shape_predictor sp;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> sp;
    // 加载情绪识别模型
    net_type net;
    deserialize("fer2013_dlib.dat") >> net;

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
   
        cerr << "Failed to open camera." << endl;
        return -1;
    }

    while (true) {
   
        // 读取帧
        Mat frame;
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) {
   
            cerr << "Failed to read frame." << endl;
            break;
        }

        // 将帧转换为 dlib 的图像格式
        cv_image<bgr_pixel> img(frame);

        // 使用人脸检测器检测人脸
        std::vector<rectangle> dets = detector(img);

        // 对每个人脸进行情绪识别
        for (auto&& det : dets) {
   
            // 提取人脸关键点
            full_object_detection shape = sp(img, det);

            // 提取人脸图像并进行预处理
            matrix<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(img, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
            matrix<float, 0, 1> face_descriptor = mean(mat(net(jitter_image(face_chip))));

            // 进行情绪识别
            matrix<float, 0,7> output = net(face_descriptor);
            int predicted_emotion = index_of_max(output);

            // 显示情绪结果
            string emotion_label;
            switch (predicted_emotion) {
   
            case 0:
                emotion_label = "angry";
                break;
            case 1:
                emotion_label = "disgust";
                break;
            case 2:
                emotion_label = "fear";
                break;
            case 3:
                emotion_label = "happy";
                break;
            case 4:
                emotion_label = "sad";
                break;
            case 5:
                emotion_label = "surprise";
                break;
            case 6:
                emotion_label = "neutral";
                break;
            }

            // 在图像上绘制情绪标签和人脸框
            cv::rectangle(frame, cv::Point(det.left(), det.top()), cv::Point(det.right(), det.bottom()), cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
            cv::putText(frame, emotion_label, cv::Point(det.left(), det.top() - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示结果
        imshow("Emotion Recognition", frame);
        if (waitKey(1) == 27) {
   
            break;
        }