python3+dlib人脸识别及情绪分析

识别规则

1、嘴巴张开距离占面部识别框宽度的比例越大,说明情绪越激动,可能是非常开心,也可能是极度愤怒。

2、眉毛上扬,17-21 或者 22-26 号特征点距离面部识别框顶部与识别框高度的比值越小,说明眉毛上扬越厉害,可表示惊讶、开心。眉毛的倾斜角度,开心时眉毛一般是上扬,愤怒时皱眉,同时眉毛下压的比较厉害。

3、眯眼睛,人在开怀大笑的时候会不自觉的眯起眼睛,愤怒或者惊讶的时候会瞪大眼睛。

系统缺点:不能捕捉细微表情的变化,只能大致的判断出人的情绪,开心、愤怒、惊讶、自然。

系统优点:结构简单,易于上手。

应用领域:微笑抓拍,捕捉瞬间的美好、缓解儿童自闭症、交互式游戏开发。

由于人感情的复杂性,这些表情确实不能完完全全的代表一个人内心深处的情绪波动,如要提高判断的准确性,则需要心率检测、语音处理等综合评价。

开发环境搭建

1、安装VS2015,因为最新版的dlib-19.10需要这个版本的vscode

2、安装opencv(whl方式安装):

从pythonlibs下载需要的版本whl文件,比如(opencv_python?3.3.0+contrib?cp36?cp36m?win_amd64.whl)

然后在本地使用pip install 安装。 注意文件位置下安装(如:C:\download\xxx.whl)

3、安装dlib(whl方式安装):

在这里下载dlib的各种版本的whl文件,然后在根目录下打开cmd直接安装即可。

但是为了学习使用dlib中的各种python实例程序,还是需要下载一个dlib的压缩包。

直接访问dlib官网即可下载:http://dlib.net/ml.html

dlib各种版本的whl文件:https://pypi.python.org/simple/dlib/

4、如果想要使用人脸模型特征标定的话,还需要一个人脸面部形状预测器,这个可以通过自己的照片进行训练,也可以使用dlib作者给出的一个训练好的预测器:

实施思路

具体步骤

首先是利用dlib进行人脸识别:

然后实例化一个 shape_predictor 对象,使用dlib作者训练好人脸特征检测器,进行人脸的特征点标定。

标定的时候使用opencv的circle方法,在特征点的坐标上面添加水印,内容就是特征点的序号和位置。

到此,68个特征点的信息就获取到了,下面就需要跟根据这个68个特征点的坐标信息,进行综合 计算,作为每个表情的判断指标。

根据上面说到的我的判断指标,先计算嘴巴的张开比例,由于人离摄像头距离的远近,导致人脸识别框的大小不一,故选择比例来作为判断指标。

在选择指标的标准数值之前,先对多个开心的人脸照片进行分析。计算开心时的嘴巴张卡比例的平均。

下面是截取对人眉毛的数据处理方法,对左边眉毛上面的5个特征点进行线性拟合,拟合出一个一次函数直线,用拟合直线的斜率近似代表眉毛的倾斜程度。

我计算了25个人脸的开心表情的嘴巴张开比例、嘴巴宽度、眼睛张开程度、眉毛倾斜程度,导入excel表格生成折线图:

通过折线图能很明显的看出什么参数可以使用,什么参数的可信度不高,什么参数在那个范围内可以作为一个指标。

同样的方法,计算人愤怒、惊讶、自然时的数据折线图。

通过对多个不同表情数据的分析,得出每个指标的参考值,可以写出简单的表情分类标准:

识别之后:

源代码:

获取源码

作者:Andrew_qian

源自:www.cnblogs.com/qsyll0916/p/8893790.html

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180420A1VX9S00?refer=cp_1026
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