感情分析FERの実装

##感情認識装置
Face Emotion Recognizer（一般にFERとして知られています）は、Justin Shenkによって構築および保守されているオープンソースのPythonライブラリであり、画像やビデオの感情分析に使用できます。
　1.MTCNN（マルチカスケード畳み込みネットワーク）は、コンストラクターのパラメーターです。顔を検出する手法です。'True'に設定されている場合、MTCNNモデルは顔の検出に使用され、 'False'に設定されている場合、関数はデフォルトのOpenCVHaarcascade分類子を使用します。
　2.detect_emotions（）：この関数は、感情の検出を分類するために使用され、出力を6つのカテゴリ、つまり「恐怖」、「中立」、「幸せ」、「悲しい」、「怒り」、「嫌悪」に登録します。すべての感情が計算され、出力は0から1のスケールで配置されます。

実際にGoogleColaboratoryで実装してみます。

##FERの実装
####1.FERをインストール

!pip install FER

####2.FERとmatplotlibをインポート

from fer import FER
import matplotlib.pyplot as plt

####3.感情分析に使う画像を読み込む

test_image_one = plt.imread("画像ファイルパス")

####4.感情分析を行う

emo_detector = FER(mtcnn=True)
captured_emotion = emo_detector.detect_emotions(test_image_one)
print(captured_emotions)

結果
[{'box': (72, 27, 109, 109), 'emotions': {'angry': 0.0, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.0, 'happy': 0.99, 'sad': 0.0, 'surprise': 0.0, 'neutral': 0.0}}]
顔の位置と感情分析の結果が出力されました。
####5.top_emotionで最も高い感情を抽出

dominant_emotion, emotion_score = emo_detector.top_emotion(test_image_one)
plt.imshow(test_image_one)
print(dominant_emotion, emotion_score)

happy 0.99

このように簡単に実装することができました。

Pythonを使用した顔の表情からの感情認識の究極のガイド