• 没有相应的训练集和验证集
• 自行构造人脸数据库和测试集
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项目任务
➢基于ResNet进行表情识别
➢使用Kaggle ICML表情数据集
• 包含35,887张48*48大小的表情灰度图片,共计七种类别:愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、
惊讶和中性,并被保存在csv文件中(保存的是像素值)
MTCNN)
• 将人脸区域检测与人脸关键点检测放在一
起
• 这三个级联的网络
• P-Net生成候选框
• R-Net高精度候选框过滤选择
• O-Net生成最终候选框与人脸关键点
• 图像金字塔、非极大抑制
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知识链接-MTCNN
• P-Net,R-Net和O-Net的体系结构
• “MP”表示最大池化,“Conv”表示卷积
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知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化
• 对每层输出进行归一化处理
• 假设一个batch中有m个样本,在某一层的输出分别是 {1 , 2 , … , }, 可能是一维向量,
也可能是二维特征图
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知识链接-FaceNet
• 有三张图片参与计算
• 使得提取出来的特征,在相似图片上距离相近,不同图片上距离远
min
anchor
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positive
anchor negative
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知识链接-FaceNet
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知识链接-FaceNet
• Batch normalization 批归一化