賽題名稱(chēng)：科大訊飛人臉情緒識(shí)別挑戰(zhàn)賽

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賽題介紹

人臉表情是傳播人類(lèi)情感信息與協(xié)調(diào)人際關(guān)系的重要方式，表情識(shí)別是指從靜態(tài)照片或視頻序列中選擇出表情狀態(tài)，從而確定對(duì)人物的情緒與心理變化。

在日常生活中人類(lèi)習(xí)慣從面部表情中吸收非言語(yǔ)暗示，那么計(jì)算機(jī)可以完成類(lèi)似任務(wù)嗎？答案是肯定的，但是需要訓(xùn)練它學(xué)會(huì)識(shí)別情緒。

賽事任務(wù)

給定人臉照片完成具體的情緒識(shí)別，選手需要根據(jù)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)構(gòu)建情緒識(shí)別任務(wù)，并對(duì)測(cè)試集圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，識(shí)別人臉的7種情緒。

賽題數(shù)據(jù)由訓(xùn)練集和測(cè)試集組成，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)集按照不同情緒的文件夾進(jìn)行存放。其中：

• 訓(xùn)練集：2.8W張人臉圖像；

• 測(cè)試集：7K張人臉圖像；

為了簡(jiǎn)化任務(wù)賽題圖像只包含單張人臉，所有圖像的尺寸為48*48像素。數(shù)據(jù)集包括的情緒標(biāo)簽包括以下7類(lèi)：

• angry

• disgusted

• fearful

• happy

• neutral

• sad

• surprised

賽題baseline思路

賽題為一個(gè)典型的圖像分類(lèi)任務(wù)，所以可以使用CNN來(lái)完成圖像分類(lèi)過(guò)程。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

• 定義數(shù)據(jù)讀取和數(shù)據(jù)擴(kuò)增

• 定義CNN模型

• 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

Keras實(shí)現(xiàn)

首先定義網(wǎng)絡(luò)模型，這里可以自定義一個(gè)多層CNN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，最后加上全連接層。

定義數(shù)據(jù)讀取，劃分20%數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集：

一行代碼完成模型訓(xùn)練過(guò)程：

Pytorch實(shí)現(xiàn)

定義網(wǎng)絡(luò)模型，這里可以用預(yù)訓(xùn)練的CNN網(wǎng)絡(luò)模型，精度會(huì)更高：

定義模型的正常傳播和反向傳播：

完成模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證：

所有代碼已開(kāi)源在Gitee上：
https://gitee.com/coggle/competition-baseline/tree/master/competition/%E7%A7%91%E5%A4%A7%E8%AE%AF%E9%A3%9EAI%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%A4%A7%E8%B5%9B2021/%E4%BA%BA%E8%84%B8%E6%83%85%E7%BB%AA%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8C%91%E6%88%98%E8%B5%9B

賽題鏈接：http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=facial-emotion-recognition&ch=dw-sq-1