Буря эмоций на лицах — 44 фото
Арт
Автомобили
Аниме
Девушки
Дети
Животные
Знаменитости
Игры
Красота
Мужчины
Природа
Фантастика
Фильмы
Фэнтези
Общество 3 321 18 февраля 2020
1
Маркос Альберти фото женщин
2
Мимика и Регина
3
Эмоции до и после
4
Фотографии эмоций
5
Лицо отвращения референс
6
Эмоции референс реализм
7
Эмоции лица арты
8
Эмоциональные люди арт
9
Разные эмоции человека
10
Женщина разные эмоции
11
Красивая мимика лица
12
Портретные ракурсы
13
Скарлетт Йоханссон мимика
14
Скарлетт Йоханссон эмоции
15
Необычная мимика лица
16
Необычные эмоции
17
Эмоциональная мимика
18
Лица с разными эмоциями
19
Женская мимика
20
Мимика разные эмоции
21
Различные эмоции человека
22
Лица с разными эмоциями
23
Эмоции одного человека
24
Выражения лица эмоции
25
Эмоции человека
26
Мимика лица
27
Интересная мимика
28
Эмоциональная мимика
29
Разные эмоции
30
VWJBB
31
Эмоции человека
32
Эмоции мимика
33
Лицо без эмоций
34
Эмоции на лице человека
35
Безэмоциональный взгляд
36
Взгляд без эмоций
37
Яркая эмоция на лице
38
Настоящих эмоций
39
Эмоция усталости на лице
40
Обреченность эмоция
41
Женская мимика
42
Мимика лица
43
Интересная мимика
Оцени фото:
Комментарии (0)
Оставить комментарий
Жалоба!
Еще арты и фото:
Шикарные обои на самого высокого качества! Выберайте обои и сохраняйте себе на рабочий стол или мобильный телефон — есть все разрешения! Огромная коллекция по самым разным тематикам только у нас! Чтобы быстро найти нужное изображение, воспользутесь поиском по сайту.
- абстракция
автомобили
аниме
арт
девушки
дети
еда и напитки
животные
знаменитости
игры
красота
места
мотоциклы
мужчины
общество
природа
постапокалипсис
праздники
растения
разное
собаки
текстуры
техника
фантастика
фэнтези
фильмы
фоны
распознаем эмоции человека в кадре / Хабр
Нейросети и машинное обучение — перспективная отрасль IT, с каждым годом ML-технологии все глубже проникают в разные сферы, включая бизнес, медицину, науку. Понимая все это, я решил выбрать направление машинного обучения в качестве своей профессии. Меня зовут Артем Раздьяконов, я студент курса “Data Scientist PRO” в Skillbox.
Но сегодня хотел бы рассказать не о своей учебе, а о первом крупном проекте — системе распознавания эмоций.
Сразу скажу, что это статья для таких же начинающих, как и я сам. Возможно, кто-то из новичков найдет что-то полезное для себя. Ну а если у профи будут советы — то я только рад. Задавайте в комментариях вопросы, постараюсь на все ответить. Ну а пока — поехали!
Да, кстати, я решил создать именно систему распознавания эмоций, а не что-то другое, поскольку мне было интересно в ходе проекта как бы объединить человека и машину. Идея создания алгоритма, который способен детектировать лица в кадре и определять эмоции людей, показалась подходящей для первого серьезного проекта.
Процесс подготовки данных
На первом этапе я подготовил необходимый для нейросети набор данных. Он включал 9 папок, в каждой из которых находился мой снимок, демонстрирующий какую-либо эмоцию. Количество фотографий каждого класса составило около 6000 изображений, выборка сбалансированная. Кроме того, в архив test_kaggle входило 5000 снимков совершенно разных эмоций, то есть изображения не были маркированы каким-либо классом.
Общее количество снимков для тренировки — 40000. Для валидации — 10000.
Немного расскажу о процессе подготовки изображений. Я выбрал такой сценарий работы: данные загружались из Google Drive в локальное хранилище блокнота Colab. После этого создавался генератор с указанием валидационной выборки. Затем — параметры для аугментации данных. Поскольку данные изначально были отсортированы по папкам каждого класса, использовался метод flow_from_directory.
Выбор архитектуры моделей
Это один из важнейших этапов. Изначально я решил создать простую сверточную сеть с использованием EarlyStopping и ReduceLROnPlateau во избежание переобучения. Итоговая модель вышла на плато при значениях accuracy на валидации в ~0,45.
Отмечу, что старался максимально использовать существующие наработки. Помню, мой преподаватель, Алексей Мастов, говорил, что для классификации в боевых условиях проще всего использовать архитектуры из зоопарка моделей. Другими словами, велосипед в данном случае изобретать не обязательно; лучше взять готовые решения.
Архитектуру я выбирал при помощи статьи «Image Classification Using Pre-trained models». Решил выбрать три архитектуры: MobileNet V2, VGG19 и ResNet50. Главные критерии при выборе — небольшое время инференса и доступность.
Обучение модели
В случае использования этих трех архитектур обучение реализуется при помощи transfer learning и fine-tuning. Первый касается лишь выходного слоя, который может меняться в соответствии с конкретной задачей. Второй же предполагает обучение либо всех, либо значительной части слоев модели.
Архитектура любой сверточной нейронной сети (а я в своей работе использую именно такую сеть) сконструирована так, чтобы она могла находить и “учить” важные признаки из данных с помощью конволюций или свёрток. Вот интересная ссылка на исследование группы ученых, где наглядно показано, что “видят” нейронные сети. Демонстрация реализована путём визуализации активаций их фильтров на разных слоях. Поначалу фильтры слоев обучаются различать границы или текстуры.
По мере продвижения от слоя к слою появляются различия в паттернах, частях объектов, а на финишной прямой — видны и отдельные объекты.
Признаки, которые архитектуры вычленили из ImageNet, отличаются от потенциальных признаков нашего кейса. Так как, скажем, разница между классами «жираф» и «кружка» гораздо больше, чем между эмоциями «радость» и «нейтральное поведение». Дело том, что в первом случае различие между классами может быть заметно уже на этапе границ, а во втором — только на этапе отдельных объектов. У жирафа очень длинная шея и есть 4 ноги, а кружка просто имеет форму цилиндра с ручкой. В свою очередь весёлое и грустное лицо отличаются характерными мимическими признаками, которые проявляются в зависимости от настроения человека. Соответственно, нам необходимо заново обучить все слои, чтобы сеть определила новые признаки.
Именно поэтому я решил тренировать все слои моделей. Тренировка проводилась на базе GPU. Три модели показали следующие значения Accuracy на валидации: VGG19 0.
51, ResNet50 0.49 и MobileNet V2 0.46 (кстати, дополнительную информацию о моделях можно получить при сканировании QR-кода).
Я выбрал VGG19 для работы, изучив инференс. Получилось 58-66 мс на 1 кадр против максимально допустимых 33 мс. Для того чтобы ускорить процесс, доведя результат до нормы, я применил пакет TensorRT с собственным «инференс-движком», который относительно недавно был встроен непосредственно в библиотеку TensorFlow. После подобной модификации модели скорость инференса приблизилась к значениям 5-10 мс на 1 кадр.
Ну а потом дело за малым — нужно сформировать файл для отправки на Kagglе, после чего — скачать архив с тестовыми изображениями, прогнать их все через модель, получить предсказания и отформатировать их. Да, есть важный нюанс — форматировать требуется в алфавитном порядке. Так, индекс «0» соответствует названию эмоции, которая идёт раньше всех. Итоговый файл .csv должен был включать строчки вида «название фотографии», эмоция.
Детектируем эмоцию в кадре
Для того, чтобы решить эту задачу, нужно сначала научить нейросеть находить лицо.
Проблема в том, что в кадр попадает вовсе не обрезанное изображение, вроде тех что содержались в базе для обучения. Для этого я решил применить детектор из OpenCV. После детекции лица результат отправляется на вход в сеть, а затем над bounding box выводится классифицированная эмоция.
Что в итоге?
С использованием разработанной модели классификации эмоций была создана система детектирования 9 состояний. Для удобства я создал как чисто скриптовую версию, так и версию с исполняемым файлом. Для этого я использовал пакет auto-py-to-exe.
Да, в скрипте я контролирую то, каким образом прописан путь к моделям. Это нужно для того, чтобы корректно отработал auto-py-to-exe в процессе создания исполнения файла, а также на тот случай, если кто-то решит запустить сам скрипт у себя на ПК.
Познакомиться с проектом, скачать его и потестировать возможности можно по ссылке. Ну а вот ссылка на курс “Data Scientist PRO” в Skillbox.
Human Emotion Art for Sale
Side By Side
Hulton Archive
$86
Father Holding Newborn Baby
Lise Gagne
$86
Ballerina On Pointe With Red Dress
Nisian Hughes
$86
Woman In Красное сари молится в Тадж-Махале
Грант Фэйнт
86 $
Балерина прыгает в пассаже
Нисиан Хьюз
86 $
Влюбленная пара
Fox Photos
$86
Man Holding Yoga Pose In The Sand
Myshkovsky
$86
Tremelo Brides
Wesley
$86
Good Girl Bad Habits Fasr Food Pop Art
Spacewo
$86
Elvis И Присцилла Пресли получает
Беттманн
86 долларов
Танцор балета Исполняет итальянский
Нисиан Хьюз
86 долларов
Танцор прыгает
Изображение изображения
$ 86
Папа заставляет меня чувствовать себя так, будто я могу летать
Gradyreese
$ 86
Спокойство и гармония
Justhavealook
$ 86
Male Dancer.
Дочь
Эрик Исаксон
86 $
Невеста позирует в студии, ч/б, портрет
Джордж Маркс
86 $
Танцующая женщина в воде, дождливая и
Jonathan Knowles
$86
Female In White Dancing In Water, Misty
Jonathan Knowles
$86
Silhouetted With Arms Raised On Rocky
Mtnsnail
$86
French Kiss
Thurston Hopkins
$86
Poolside At The Burgenstock Estate
Slim Aarons
86 $
Пара
Balticboy
86 $
Два обнаженных молодых человека обнимаются, крупный план
Ed Freeman
$86
Carole Lombard And Clark Gable In No
Bettmann
$86
Human Head With Ecological Symbols In
O-che
$86
Emotion Ergriffenheit
Heritage Images
$86
Пара, целующаяся на вокзале
Беттманн
86 долларов
Долгая-долгая ночь
Королевское географическое общество
86 долларов
Молодая пара прыгает в реку
Zave Smith
$86
Joe Dimaggio And Marilyn Monroe Kiss
Bettmann
$86
Galway Gossips
Print Collector
$86
Young Couple Relaxing On Beach
Dstephens
$86
The Who
Джек Робинсон
86 $
Ирландский волкодав
Уолтер Беллами
86 $
Casa Rosada, Ibiza
Slim Aarons
86 $
голова в облаках
Chris Ware
$ 86
Пара для медового месяца
Bert Hardy
$ 86
FOMAN EMONE EMOTION .
0002 $ 86
Ballerina, выполняющая актуальность в точке
Nisian Hughes
$ 86
Принц Чарльз и Леди Диана
Bettmann
$ 86
Dancers Pursering
$ 86
Dancer. Хьюз
86 $
Дайте мне, где стоять, и я буду двигаться
Наталья Кэмпбелл из Nc Photography
86 $
Поклонение Силуэт
Imaginegolf
$86
Terry Bradshaw With Arms Raised
Bettmann
$86
Blue Whale, Balaenoptera Musculus
Gerard Soury
$86
Couple Holding Hands, Close-up Of Hands
Martine Mouchy
$86
Элвис Пресли улыбается с невестой
Беттманн
$86
Сестры-близнецы делятся секретами
Джордж Маркс
$86
Вихрь любви
Heritage Images
$86
All Wrapped Up
Chaloner Woods
$86
Stars On The Town
Hulton Archive
$86
Romantic Paris
Fred Van Schagen
$86
Wedded Bliss
Hulton Archive
86 $
Новорожденные тройняшки
Fox Photos
86 $
Pony Pal
Чалонер Вудс
86 $
Аэропорт Монроулд0003
Bettmann
$ 86
Ричард Бертон и Элизабет Тейлор
Bettmann
$ 86
Поцелуя солдата.
Женщина-бизнес-команда с
Richvintage
86 долларов
Лошадь и ребенок
Evening Standard
86 долларов
Уинстон и Клементина Черчилль целуются
Bettmann
$86
Обнаженная сексуальная пара. Art Photo Of Young
Staras
$86
Ballerina
Drgrounds
$86
Bayon Temple — Angkor Wat, Siem Reap
Btrenkel
$86
Ballet Dancers Performing A Pas De Deux
Nisian Hughes
86 долларов
Женские и мужские руки
Джонатан Ноулз
86 долларов
ByFab Photography об искусстве запечатления человеческих эмоций – Thatsmags.com
С большой страстью к запечатлению истинных человеческих эмоций Фабиола надеется оказать положительное влияние на мир, повышая осведомленность об ответственных путешествиях.
Изображение предоставлено Линдой де ла Марандайс
Как вы пришли в фотографию?
С самого детства я всегда любил снимать откровенные моменты. У моего отца была камера Canon, и я брал ее и играл. Спустя годы мои друзья всегда знали меня как надоедливого человека, который везде фотографировал, но в конце концов все были взволнованы, увидев то, что запечатлели мои глаза.
Я регулярно просматривал журналы о путешествиях и фотокниги для вдохновения (и как способ убежать), но тогда я еще не знал, что стану фотографом.
Затем, 10 лет назад, я сделал огромный прыжок веры. Проработав в одной и той же транснациональной корпорации в Италии более 13 лет, я уволился с работы и переехал в Лондон. Настоящий сдвиг произошел, когда я переехал в Гонконг после двух лет изучения китайского языка; мои глаза и разум стали более чувствительными к тому, что меня окружает, когда я фотографировала мир вокруг себя, и шаги, которые мне нужно было предпринять, чтобы начать свой новый карьерный путь, стали яснее.
Когда вы переехали на материковый Китай и почему?
Я переехала с мужем, который был переведен по работе, в 2017 году, прожив четыре года в Гонконге.
Почему вас больше всего интересуют портреты? Люди — ваш любимый объект для фотографирования?
Как COVID повлиял на ваши путешествия, связанные с фотографией?
Много, как в положительном, так и в отрицательном смысле. COVID дал мне возможность сосредоточить свои усилия внутри страны и, наконец, открыть собственную фотокомпанию ByFab Photography.
Как бы вы описали свой стиль фотографии?
Я не очень люблю давать ей точное название, потому что, как и в жизни, стиль всегда может развиваться и меняться. Тем не менее, я считаю себя «фотографом-гуманистом», запечатлевающим душу места или человека.
Чья работа оказала на вас наибольшее влияние?
Я всегда восхищался работами Энни Лейбовиц, Анри Картье-Брессона и некоторых уличных фотографов Magnum, а также Стива Маккарри. Совсем недавно я наткнулся на аккаунт Рехана в Instagram и почувствовал, что у нас похожий способ видеть людей и взаимодействовать с ними; Я был так счастлив, наконец, встретить его в прошлом году во Вьетнаме, влюбившись в его работу.
Ли Джеффрис и его потрясающие и мощные портреты также сильно повлияли на меня.
Никос Алиагас, французский журналист и телеведущий, увлеченный фотографией, запечатлевает невероятные работы, рассказывая истории своих греческих предков, уравновешивая свет и тени с помощью черно-белой фотографии; это действительно говорит мне.
За последнее десятилетие я встретил множество людей в Великобритании, США, Франции, Азии и, конечно же, в Шанхае, которые вдохновили меня на дальнейшее развитие моей работы, помогая мне стать фотографом, которым я являюсь сейчас.
Что вам больше всего нравится в фотографии?
Раньше я бы сказал, что связь с людьми, которых я импровизирую встречаю и фотографирую, является моим любимым аспектом фотографии, и это по-прежнему верно. Но теперь я также могу сказать, что живу моментами, через несколько недель после съемки определенного предмета, когда я редактирую фотографию, которую не видел с того дня, как я ее снял, и я заново открываю для себя эти лица на экране моего компьютера.
Есть ли у вас какое-либо фотооборудование, без которого вы не можете жить?
Что для вас значит фотография?
Эмоция запечатлена, чтобы помнить и никогда не забывать. Это также о том, чтобы находить красоту даже в самых простых вещах. «Красота в глазах смотрящего.» — Оскар Уайльд
Что для вас самое приятное в работе фотографа? А что вам в нем меньше всего нравится?
Меньше всего мне нравится редактирование. Конечно, мне нравится реализовывать готовый продукт, но когда я редактирую, я предпочитаю не следовать техническим правилам.
Что я больше всего люблю, так это общение с людьми; Мне нравится, когда я могу поделиться с ними связующими моментами, будь то время, потраченное на их фотографирование, или, когда это возможно, поделиться с ними фотографиями.
Куда, по вашему мнению, приведет вас ваша фотография в ближайшие 5-10 лет?
Несмотря на то, что я занимаюсь фотографией уже много лет, я знаю, что для меня это только начало прекрасного пути.
Я надеюсь, что никогда не потеряю свою страсть, и я надеюсь, что смогу продолжать дарить любовь и передавать эмоции через свои картины. Я надеюсь, что благодаря публикации для более широкой аудитории я смогу поделиться чем-то большим, и я надеюсь продолжать улавливать суть и душу (а не только внешний вид) людей, мест и предметов, рассказывать истории из-за своего объектива.