基于VGG的人脸表情识别
时间: 2025-03-05 14:24:39 浏览: 38
### 基于VGG网络的人脸表情识别
#### VGG网络简介
VGG网络是由牛津大学视觉几何组提出的深层卷积神经网络架构之一,在图像分类和目标检测等领域取得了显著成果。其特点在于使用非常小的\(3 \times 3\) 卷积核以及更深的网络结构来提升模型性能[^1]。
#### 数据集准备
对于人脸表情识别任务而言,常用的数据集包括但不限于JAFFE数据库,该数据集中包含了多种基本情绪类别下的静态面部图片。为了训练基于VGG的人脸表情识别模型,需先下载并预处理这些数据集,确保每张图像都被裁剪成只包含脸部区域,并调整至统一尺寸以便输入给定的CNN框架中[^2]。
#### 模型构建与训练
采用Keras或PyTorch等深度学习框架搭建VGG16/VGG19作为基础骨干网路,移除顶部全连接层后添加自定义分类头用于预测7种典型情绪标签(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和平静)。具体实现如下所示:
```python
from keras.applications import vgg16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
base_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(7, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
此部分代码初始化了一个带有ImageNet权重但不带顶层的VGG16实例;接着添加全局平均池化层及新的密集层来进行多类别的概率分布估计;最后编译整个模型以备后续拟合操作之用[^3]。
#### 测试与评估
经过充分迭代优化后的模型应当能够在验证集上达到较高准确率。此时可利用测试样本进一步检验泛化能力,并计算混淆矩阵等相关指标衡量实际应用效果。此外还可以尝试可视化某些中间特征图谱帮助理解决策过程。
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