《AI硬件與Pyhthon編程實踐》12卷積神經網絡初步與笑臉識別寫字字帖

卷積神經網絡初步與

笑臉識別人工智能開源硬件與python編程實踐情境導入面部表情分析已經成為了人工智能等領域的一個熱點問題。新款的相機、智能手機都采用了智能技術，不僅能夠自動檢測到取景框內的人臉，自動往人臉對焦，還能檢測到笑臉狀態，輔助拍下高質量的人物照片。任務與目標了解卷積神經網絡CNN的基本原理、相關算法和應用方法；了解笑臉檢測技術的基本原理、模型結構和應用框架；了解運用人工智能開源硬件和OpenAIEPython庫中CNN算法設計人臉檢測笑臉識別功能的編程方法；針對生活應用場景，進一步開展創意設計，設計具有實用價值的笑臉檢測應用系統。知識拓展：機器學習機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學。機器學習的研究內容主要包括決策樹、隨機森林、人工神經網絡、貝葉斯學習等。知識拓展：深度學習深度學習是機器學習的新方向和新發展，主要體現為人工神經網絡的研究和應用；本質上是訓練深層結構模型的方法，也是對于通過多層來表示對數據之間的復雜關系進行建模的算法，目的是實現人工智能的普及化。深度學習網絡就像人類大腦的學習機制一樣，通過低層特征的組合形成更加抽象的高層特征，學習到數據的分布式特征，從而可像人腦一樣實現對輸入信息的分級表達來表示信息的屬性或類別。知識拓展：深度學習的具體過程挖掘所給樣本數據的內在規律與聯系，提取、分析樣本的特征信息，如圖像、文本和聲音，處理數據信息并發出指令，控制機器的行為，使機器具有類似于人類的學習、分析、識別、處理等能力。深度學習包括卷積神經網絡、基于多層神經元的自編碼神經網絡和深度置信網絡三類。知識拓展：神經網絡神經網絡是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型，是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似。它建立M個隱藏層，按順序建立輸入層跟隱藏層的聯結，最后建立隱藏層跟輸出層的聯結。為每個隱藏層的每個節點選擇激活函數。求解每個聯結的權重和每個節點自帶的bias值。知識拓展：神經網絡神經網絡主要由：輸入層，隱藏層，輸出層構成。知識拓展：卷積神經網絡卷積神經網絡（CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡，是深度學習的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。卷積神經網絡采用局部感知域和權值共享的方法，減少了網絡的參數的個數，降低了網絡模型的復雜度，緩解了網絡模型過擬合的問題。知識拓展：CNN網絡模型基本結構典型的卷積神經網絡主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層構成設計與實踐SmileNet模型結構CNN神經網絡的加載編寫第一個嵌入式Python程序調試、驗證及完善SmileNet模型結構卷積層。負責從圖像中提取特征。通過隨機失活（dropout）方式在訓練階段忽略隨機節點來避免過擬合。就是在前向傳播的時候，讓某個神經元的激活值以一定的概率p停止工作，使得模型泛化性變強。池化層。負責逐步減小模型的空間大小，從而減少參數的數量和網絡中的計算量，從而也控制過度擬合。全連接層。用來把前邊提取到的特征綜合起來，起分類器的作用，將得到的特征表示映射到樣本標記空間。CNN神經網絡的加載Python庫中提供了Net類，進行神經網絡模型的加載和計算處理，包括load、forward和search三種方法。先加載神經網絡模型，構造出一個CNN神經網絡Net類，就可以使用forward和search方法進行網絡搜索。Net類的應用方法nn.load(path)方法，用來將神經網絡從.network二進制參數文件加載到內存中，構造一個CNN神經網絡Net類。它將.network二進制模型參數文件加載到內存中，包括神經網絡的層、權值、偏置等參數，返回一個Net對象。net.forward（）方法，用于在圖像roi區域上運行指定的神經網絡，返回經過神經網絡分類計算得出的結果列表。net.search（）方法，以滑動窗口的方式在圖像roi區域上運行網絡指定的神經網絡，返回得出的結果列表。加載笑臉檢測網絡及啟動笑臉檢測Net類中提供net.forward(image[,roi[,softmax=False[,dry_run=False]]])方法，用于在圖像roi上運行指定的神經網絡，返回經過神經網絡分類得出的結果列表。其中，roi是待處理區域的矩形元組（x，y，w，h），僅運算roi中的像素。如果未指定，則它等于圖像矩形。如果softmax為True，則列表中所有的輸出總和為1。否則，列表中的任何輸出都可以在0和1之間。dry_run參數用于調試，打印出正在執行的網絡層參數，實際并不執行它們。笑臉檢測編程實現importsensor,time,image,os,nn#加載笑臉檢測網絡net=nn.load('/work')#進行微笑檢測

img.draw_rectangle(r)out=net.forward(img,roi=r,softmax=True)img.draw_string(r[0],r[1],':)'if(out[0]>0.8)else':(',color=(255),scale=2)完整的Python實現過程攝像頭工作初始化加載人臉Haar級聯模型，設定工作級數；加載微笑檢測網絡模型捕獲圖像幀，檢測出所有人臉檢測笑臉疊加顯示了實時檢測出的人臉區域分析與思考比較人臉檢測與笑臉檢測方法的不同，特別是Haar人臉檢測模型與SimleNet笑臉模型的區別。從特征參數、模型結構、運算性能、識別效果等方面進行說明。SimleNet笑臉模型的建模、訓練以及應用的方法可以應用在其它物體的目標