2016-11-09 31 views
1

Google Cloud Vision APIを使用して画像から機能を生成したいと考えています。感情認識の問題でSVMを訓練するためにさらに使用します。 Google Cloud Vision APIを使用してSVMに直接フィードできる機能を生成できる、Pythonでスクリプトを書く方法の詳細な手順を記述してください。Google Cloud Vision APIを使用した感情認識ですか?

答えて

1

私は、次のステップとなるだろう:

トレーニング

  1. あなたは(など、怒り、幸せ、のように)したい方の感情のためのデータセット(トレーニング+テスト)を作成します。このデータセットは、多様ではあるが、性別や年齢の面でバランスが取れていなければなりません。
  2. 各顔の特徴を抽出します。
  3. データセット全体を正規化します。顔の周りの枠線を取得し、画像から切り取ります。また、各顔のサイズを正規化する。
  4. Google APIから取得できるロール座標とアイ座標を使用して面を揃えます。
  5. SVMをトレーニングする(それを検証するなど)。

テスト

  1. は、画像を取得します。
  2. 機能を抽出します。
  3. 顔を正規化して整列させます。
  4. SVMを使用してください。私が提案する

図書館:

scikit-learn - SVM

OpenCV - 画像操作

+0

は、私は、データセットを持っていると私はGoogleクラウドビジョンのAPIを使用して機能を抽出しています。今、どの機能をSVMに供給するか、どのようにSVMに供給するのかを正確に判断する方法は?私は1つのイメージに対応する機能のサンプルjsonファイルを追加しています。 https://docs.google.com/document/d/1IeHVju080cnxKRQ0aGifT6eIv-UEE18rWPrE-3WU1zA/edit?usp=sharing – Divyat

+0

私が言ったように、各顔の境界ボックスを使用してすべての機能を正規化する必要があります。次に、「ランドマーク」から始めることをお勧めします。次に、各機能の効果を発見する必要があります。ちなみに、それらをベクトルに積み重ねるだけです。 (http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html) – cagatayodabasi

関連する問題