"基于人脸情感识别的移动应用系统设计与实现"

《移动计算技术》课程报告-基于人脸情感识别的移动 App 应用 人脸的情感识别在计算机视觉领域中扮演着重要的角色，对于人机交互、情感机器人以及陪伴机器人等应用领域都具有重要的实际意义。目前，研究者们大多以传统的七类人脸表情类别为基础，在面部表情识别方面进行深度特征学习和分类研究。本课题基于这种理论基础，采用了C/S架构设计软件系统，在移动端实现了精准的情感识别。 关键技术方案中，首先介绍了vggNet，这是由牛津大学中的Visual Geometry Group组提出的一种卷积神经网络，用于解决ImageNet中的1000类图像分类问题。相较于AlexNet，在vggNet中做了一定的改进，使用了一系列连续的3x3卷积核代替了较大的卷积核。vggNet的出现标志着卷积神经网络的发展又迈进了一步，它在图像分类领域取得了较好的成绩。 其次，介绍了人脸检测和关键点定位技术。人脸检测是指在一张图像中找到并标出人脸的位置和大小，而关键点定位则是指在已经检测到的人脸中定位出眼睛、嘴巴等特征点的位置。这两项技术在人脸情感识别中起着关键作用，通过它们可以更准确地提取出面部表情特征。 在情感识别算法方面，介绍了基于卷积神经网络的情感识别方法。利用卷积神经网络可以有效地提取出图像中的特征，结合了vggNet的特点，可以更加准确地识别图像中人脸的情感。此外，还介绍了数据增强和正则化等技术，这些技术可以有效地提高情感识别的准确性和鲁棒性。 在移动App的开发中，采用了C/S架构，将情感识别模块部署在服务器端，通过移动App向服务器发送图片，并接收服务器返回的情感识别结果。实现了移动端与服务器端的高效通信，使得用户可以在移动设备上方便地进行情感识别。 总结来看，本课题基于传统的面部表情识别理论，利用了vggNet等先进技术，结合手机App的应用，实现了基于人脸情感识别的移动App。通过本课题的研究，不仅提高了情感识别的准确性和鲁棒性，也拓展了情感识别的应用领域，为人脸情感识别技术在移动设备上的实际应用奠定了基础。