https://github.com/koldim2001/emotion_classifier
Проведение бинарной и многоклассовой классификаций эмоций людей на фотографиях
https://github.com/koldim2001/emotion_classifier
binary-classification classic-machine-learning discriminant-analysis emotion-recognition face-detection gabor-feature-extraction lda multiclass-classification pca
Last synced: 8 months ago
JSON representation
Проведение бинарной и многоклассовой классификаций эмоций людей на фотографиях
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/koldim2001/emotion_classifier
- Owner: Koldim2001
- Created: 2022-12-07T11:46:27.000Z (almost 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-05-02T15:33:51.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2025-01-06T15:19:12.944Z (9 months ago)
- Topics: binary-classification, classic-machine-learning, discriminant-analysis, emotion-recognition, face-detection, gabor-feature-extraction, lda, multiclass-classification, pca
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 7.67 MB
- Stars: 3
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# №1 Создание бинарного классификатора изображений по типу эмоций:
**Класс 1 - наличие эмоции
Класс 0 - нейтральная эмоция**
# №2 Создание многоклассового классификатора изображений по типу эмоций:
**Имеются 7 типов эмоций (7 классов)**
----
## Дано:
В архиве "all.zip" лежит папка all, в которой массив фотографий людей, показывающих различные виды эмоций (для самостоятельного запуска кода архив необходимо скачать по ссылке и после разархивации папку all положить в репозитоий проекта)
В репозитории уже имеется файл _label_dataset.csv_, в котором находится код соответсвующей эмоции для каждого номера фотографии из папки "all", которая появляется в текущей директории проекта при запуске кода:
0 - neutral,
1 - anger,
2 - contempt,
3 - disgust,
4 - fear,
5 - happiness,
6- surprise
_emotion_class.html_ добавлен в репозиторий для возможности удобного воспроизведения кода
---
Загрузить архив _all.zip_ с фотографиями можно по данной ссылке. После загрузки и разархивации папку _all_ надо положить в репозитоий проекта, где уже лежат файлы _emotion_class_binar.ipynb_, _emotion_class_multy.ipynb_ и _label_dataset.csv_
---
> Решение данного проекта представлено в формате двух документов:
>1. Бинарная классификация - [emotion_class_binary.ipynb](https://nbviewer.org/github/Koldim2001/Emotion_classifier/blob/main/emotion_class_binary.ipynb)
>2. Многоклассовая классификация - [emotion_class_multy.ipynb](https://nbviewer.org/github/Koldim2001/Emotion_classifier/blob/main/emotion_class_multy.ipynb)
>