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人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类

本次讲述的表情分类是识别的分析流程分为: 1、加载pre-model网络与权重; 2、利用opencv的函数进行简单的人脸检测; 3、抠出人脸的图并灰化; 4、表情分类器检测 . 一、表情数据集 主要来源于kaggle比赛,下载地址。 有七种表情类别: (0=Angry, 1=Disgust, 2=Fear, 3=Happy, 4=Sad, 5=Surprise, 6=Neutral). 数据是48x48 灰度图,格式比较奇葩。 第一列是情绪分类,第二列是图像的numpy,第三列是train or test。 . 二、opencv的人脸识别 参考《opencv+Recorder︱OpenCV 中使用 Haar 分类器进行面部检测》 理论略过,直接来看重点: (1)加载人脸检测器,haarcascade_frontalface_default.xml; (2)图片加载并灰化,cvtColor,可参考:opencv︱图像的色彩空間cvtColor(HSV、HSL、HSB 、BGR) (2)人脸探测,detectMultiScale. # (1)加载人脸检测器 cascPath = '/.....

全球调研显示:多数商业领袖对智能自动化带来的增强版团队持乐观态度,不再担心人类与机器的对立

拥抱智能自动化是突破生产力增长停滞并在人工智能优先的世界里维持竞争力的关键 埃维诺的一项研究强调,在未来三年内,企业需采用智能自动化来推动生产力发展,并持续利用创新脱颖而出。 研究发现,逾半数全球商业领袖相信智能自动化将增强员工能力,而非取代工作岗位。的确,许多企业由于单纯使用传统的优化生产力的方法而导致生产力增长停滞。智能自动化的出现为这些企业提供了超越竞争对手的新机会。然而,要在未来取得成功,企业领导层必须首先解决有关智能自动化的心理惯性问题。79%的受访者认为员工对智能自动化的抵触情绪是企业实施人工智能技术的障碍。 埃维诺的研究亮点包括: ·31%的企业已经在使用智能自动化,到2020年这一数字将增加一倍以上。 ·86%的全球商业领袖认为,其所在企业必须在未来5年内完成对智能自动化的部署,以成为行业领导者。 ·受访的全球商业领袖认为,智能自动化所带来的最大优势是提高生产力(50%),和缩短产品上市时间(45%)。 ·全球近一半的商业领袖(43%)认为智能自动化会使更多的员工专注于复杂的任务和创新。 ·埃维诺在英国、美国和德国调研中,消费者认可商业领袖的意见,同意智能自动化让员工拥...

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