Le système de reconnaissance des expressions faciales basé sur MobileNet peut être divisé en plusieurs étapes :
1. Préparation de l'ensemble de données : collectez des ensembles de données d'images contenant des expressions faciales humaines et étiquetez-les dans différentes catégories d'expressions.
2. Prétraitement des données : prétraitement de l'ensemble de données, y compris la mise à l'échelle de l'image, le recadrage, la normalisation, etc., pour la formation ultérieure du modèle.
3. Sélection du modèle : sélectionnez un modèle adapté aux tâches de reconnaissance des expressions faciales. MobileNet est un réseau neuronal convolutif léger adapté à la reconnaissance des expressions faciales en temps réel sur les appareils mobiles.
4. Formation du modèle : utilisez l'ensemble de données préparé pour former le modèle et ajustez en permanence les paramètres du modèle via l'algorithme de rétropropagation, afin que le modèle puisse mieux reconnaître différentes expressions.
5. Évaluation du modèle : utilisez l'ensemble de test pour évaluer le modèle formé et calculez le taux de précision, le taux de rappel et d'autres indicateurs du modèle pour évaluer les performances du modèle.
6. Déploiement du modèle : Déployez le modèle formé sur des appareils mobiles pour réaliser la reconnaissance des expressions faciales en temps réel.
Il convient de noter que dans les applications pratiques, des problèmes tels que la détection et l'alignement des visages doivent être pris en compte pour améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance des expressions faciales.