फेस इमोशन रिकॉग्निशन यूजिंग मशीन लर्निंग

फेस इमोशन रिकॉग्निशन यूजिंग मशीन लर्निंग

इंट्रोडक्शन

• मशीन लर्निंग यंगून पर प्रोजेक्ट
• 11 में से 55% ने मशीन लर्निंग के लिए वोट किया
• वीडियो मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट पर
• Python 3.10.7 वर्जन का उपयोग
• VS Code के उपयोग का सुझाव

प्रारंभिक सेटअप

• Python और VS Code इंस्टॉल करने की प्रक्रिया
• एक फोल्डर का निर्माण (Face Emotion Detection)
• प्रोजेक्ट फाइल्स सेटअप: test.py
• आवश्यक मॉडल्स और लाइब्रेरीज़ की लिस्टिंग
  • TensorFlow
  • Pandas
  • Numpy
  • Categorical
  • OpenCV
• Jupyter Notebook इंस्टॉलेशन

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम : CNN

• CNN (Convolutional Neural Network) का उपयोग
• गूगल पर CNN थ्योरी पढ़ने की सलाह

डेटा सैटअप

• ट्रेनिंग और टेस्टिंग डेटा के लिए डेटा सेटअप
• फेस इमोशन रेकग्निशन डेटा सेट उपलब्ध ऑनलाइन
• Jupyter Notebook का उपयोग
• फोल्डर स्ट्रक्चर: ट्रेन और टेस्ट फोल्डर

डेटा फ्रेम निर्माण

• इमेज और लेबल्स के लिए डेटा फ्रेम
• फोल्डर के नाम से लेबल्स प्राप्त करना
• Pandas DataFrame निर्माण
• डेटा प्रोसेसिंग: इमेज को ग्रीसकेल और एरे में कन्वर्ट करना

मॉडल ट्रेनिंग

• CNN मॉडल निर्माण
• TensorFlow का उपयोग
• मॉडल में विभिन्न लेयर्स जोड़ना
• मॉडल ट्रेनिंग प्रक्रिया
• ट्रेनिंग के लिए डाटा प्रोसेसिंग
• GPU के उपयोग की सलाह

मॉडल टेस्टिंग

• 62% एक्यूरेसी प्राप्त मॉडल का उपयोग
• मॉडल का सुपरवाइज़्ड लर्निंग
• लेबल एनकोडर का उपयोग
• ट्रेन और टेस्ट डेटा पर मॉडल का फिट करना

मॉडल एक्यूरेसी पर विचार

• जीपीयू के साथ बेहतर ट्रेनिंग के सुझाव
• उच्च एक्यूरेसी (80%+) की आशा
• इंटरमीडिएट मॉडल सेविंग

रियल-टाइम फेस इमोशन डिटेक्शन

• कैमरा इनपुट के लिए OpenCV का उपयोग
• फेस डिटेक्शन और रिसाइजिंग
• मॉडल का उपयोग कर रियल-टाइम प्रेडिक्शन

निष्कर्ष

• प्रोजेक्ट का सारांश
• दर्शकों से फीडबैक और सब्सक्रिप्शन की अनुरोध