基于卷积神经网络人脸情绪识别的RGB LED混合调光方法研究
周锦荣
徐张伟
段梦芳
邹力伟
闽南师范大学物理与信息工程学院,福建漳州 363000
摘要：讨论利用OpenCV和Tensorflow框架,结合特征检测算法在Android移动端实现人脸的情绪采集和情绪类型识别的方法,并实现基于无线物联和PWM调控技术的RGB-LED三通道混光效果表示情绪识别结果的系统设计.系统主要由Android移动端程序、ESP8266 Wi-Fi模块、NodeMCU核心控制模块、WS2812数控恒流LED驱动模块组成.通过卷积神经网络算法训练人脸情绪灰度图像数据集形成CNN模型,将移动端采集处理得到的人脸灰度图转化成向量输入CNN模型即可输出对应情绪编号.在Android端利用算法程序判断情绪编号值后生成对应的灯光方案,并通过Wi-Fi发送到微处理器硬件系统的ESP8266模块.根据NodeMCU对接收到数据的处理结果,利用PWM技术对WS2812恒流驱动模块进行控制,实现LED灯带混光颜色及亮度跟随情绪变化的自动调整.实验结果表明:系统的人脸情绪识别正确率约为72％,实现了利用情绪识别结果编号对应PWM值调控RGB LED三通道的混光显示效果,为利用光环境实现情绪调整提供前期的设计方案参考.
关键词：光环境调控RGB LED混光PWM控制情绪识别图像处理CNN模型
分类号：TP312+.8(计算技术、计算机技术)TP751(遥感技术)TN29(光电子技术、激光技术)
资助基金：教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目(201901253005)福建省自然科学基金(2020J01815)
论文发表日期：2021-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 83-91 )
英文信息