Emotionserkennung mit Google Cloud Vision API?

Question

Ich möchte Google Cloud Vision API verwenden, um Funktionen aus Bildern zu generieren, die ich weiterverwenden werde, um meine SVM für das Problem der Emotionserkennung zu trainieren. Bitte beschreiben Sie ausführlich, wie Sie ein Skript in Python schreiben, das mithilfe der Google Cloud Vision-API Funktionen generieren kann, die ich direkt in SVM einspeisen kann.

Answer 1

würde ich mit folgenden Schritten gehen:

Ausbildung

1. einen Datensatz erstellen (Training + Test) für je nachdem, welche Gefühle Sie wollen (wie Wut, glücklich, etc.). Dieser Datensatz muss vielfältig, aber in Bezug auf Geschlecht und Alter ausgewogen sein.
2. Extrahieren Sie die Merkmale jedes Gesichts.
3. Normalisieren Sie den gesamten Datensatz. Holen Sie die Begrenzungsbox um Gesichter und schneiden Sie sie aus Bildern. Normalisieren Sie auch die Größe jedes Gesichts.
4. Richten Sie die Flächen mithilfe von Roll- und Augenkoordinaten aus, die Sie über die Google API abrufen können.
5. Trainieren Sie eine SVM (validieren Sie sie, usw.).

Testing

1. Acquire ein Bild.
2. Extrahieren Sie die Funktionen.
3. Normalisieren und richten Sie das Gesicht aus.
4. Verwenden Sie SVM.

Bibliothek, die ich vorschlagen:

scikit-learn - SVM

OpenCV - Bild Manipulations