Расширение возможностей вашего приложения с помощью ИИ: глубокое погружение в обнаружение эмоций с помощью Flutter и машинного обучения

Эмоции играют важную роль в нашей жизни, влияя на наше поведение, решения и взаимодействие с другими людьми. Точное обнаружение эмоций имеет решающее значение в различных областях, таких как здравоохранение, образование и маркетинг. Технологии машинного обучения и разработки мобильных приложений упростили создание приложений для обнаружения эмоций, которые могут распознавать эмоции по выражению лица, речи и тексту.

В этом сообщении блога мы рассмотрим, как создать приложение для обнаружения эмоций с использованием Flutter и машинного обучения, а также как реализовать машинное обучение в ваших приложениях Flutter.

Оглавление::

Введение

Обзор технологии

Настройка проекта

Сбор данных

Построение и интеграция модели

Тестирование и развертывание

Заключение

Введение

Обнаружение эмоций относится к процессу выявления и анализа человеческих эмоций, часто с помощью визуальных или слуховых сигналов, таких как выражение лица, речь и язык тела. Обнаружение эмоций имеет различные применения: от улучшения диагностики психического здоровья до улучшения взаимодействия с пользователем в мобильных приложениях.

Flutter — это среда разработки мобильных приложений с открытым исходным кодом, созданная Google, которая позволяет разработчикам создавать красивые и высокопроизводительные мобильные приложения для платформ Android и iOS. Он предоставляет различные виджеты, библиотеки и инструменты для создания пользовательских элементов пользовательского интерфейса, анимации и управления состоянием.

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение имеет различные приложения, включая распознавание речи, обработку естественного языка и распознавание изображений.

В этом сообщении блога мы рассмотрим, как создать приложение для обнаружения эмоций с использованием Flutter и машинного обучения.

Обзор технологии

Прежде чем мы углубимся в создание приложения для обнаружения эмоций, давайте сначала обсудим, что такое Flutter и машинное обучение и как они работают вместе.

Флаттер

Flutter — это фреймворк для разработки мобильных приложений, созданный Google и использующий язык программирования Dart. Flutter предоставляет различные виджеты и инструменты для создания красивых и высокопроизводительных мобильных приложений для платформ Android и iOS.

Flutter использует модель реактивного программирования, которая позволяет разработчикам создавать пользовательские интерфейсы, которые автоматически обновляются при изменении состояния приложения. Функция горячей перезагрузки Flutter позволяет разработчикам видеть изменения в режиме реального времени, делая процесс разработки быстрее и эффективнее.

Машинное обучение

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения обучаются на наборе данных для изучения закономерностей и взаимосвязей, которые можно использовать для прогнозирования новых данных.

Машинное обучение можно разделить на три типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. При обучении с учителем алгоритм машинного обучения обучается на размеченных данных, а при обучении без учителя алгоритм обучается на неразмеченных данных. В обучении с подкреплением участвует агент, который взаимодействует с окружающей средой и учится на вознаграждениях и наказаниях, которые он получает.

Создание приложения для обнаружения эмоций

Теперь, когда у нас есть общее представление о Flutter и машинном обучении, давайте погрузимся в создание приложения для обнаружения эмоций.

Настройка проекта

Во-первых, нам нужно настроить проект, установив необходимые зависимости. Для этого проекта мы будем использовать следующие зависимости:

• TFLite — плагин Flutter для запуска моделей TensorFlow Lite на мобильных устройствах.
• camera — Плагин Flutter для доступа к камере.

Чтобы установить эти зависимости, добавьте их в файл pubspec.yaml:

dependencies:
  tflite: ^1.1.2
  camera: ^0.10.0+1

Затем запустите flutter pub get, чтобы установить зависимости.

Сбор данных

Чтобы построить модель обнаружения эмоций, нам нужно собрать данные, которые включают изображения человеческих лиц, помеченных соответствующими эмоциями. Существует много общедоступных наборов данных для обнаружения эмоций, таких как набор данных AffectNet, который содержит более 1 миллиона изображений, помеченных 8 основными эмоциями: гнев, отвращение, страх, счастье, печаль, удивление, нейтральность и презрение. Однако для этого урока мы создадим собственный набор данных, собрав изображения самих себя с разными выражениями лица.

Настройка среды

Прежде чем мы начнем собирать данные, нам нужно настроить среду. Мы будем использовать библиотеку OpenCV для захвата изображений с веб-камеры, поэтому давайте установим пакет OpenCV для Python:

pip install opencv-python-headless

Сбор данных

Для сбора данных мы создадим скрипт Python, который захватывает изображения с веб-камеры и сохраняет их в папку с соответствующей эмоцией. Вот код скрипта:

import cv2
import os

# Define emotions
emotions = ['angry', 'disgusted', 'fearful', 'happy', 'neutral', 'sad', 'surprised']

# Create folders for each emotion
for emotion in emotions:
    os.makedirs(emotion, exist_ok=True)

# Initialize webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame', frame)

    # Get user input
    key = cv2.waitKey(1)

    # If 'q' is pressed, exit loop
    if key == ord('q'):
        break

    # If 's' is pressed, save image to folder
    elif key == ord('s'):
        # Get user input for emotion
        print('Enter emotion:')
        emotion = input()

        # Save image to folder
        filename = f'{emotion}/{len(os.listdir(emotion)) + 1}.jpg'
        cv2.imwrite(filename, frame)
        print(f'Saved {filename}')

# Release webcam and close window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Когда вы запустите этот скрипт, он отобразит трансляцию с веб-камеры и попросит вас ввести эмоцию. Как только вы введете эмоцию, нажмите «s», чтобы сохранить текущий кадр в папку с соответствующей эмоцией. Нажмите «q», чтобы выйти из сценария.

Обязательно соберите разнообразный набор изображений с разными выражениями лица и условиями освещения. В идеале мы должны собрать не менее 100 изображений для каждой эмоции.

Построение и интеграция модели

Теперь, когда мы собрали данные, следующим шагом будет построение модели обнаружения эмоций с помощью машинного обучения. Мы будем использовать сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации изображений на основе эмоций.

Предварительная обработка данных

Прежде чем мы сможем обучить CNN, нам нужно предварительно обработать данные, изменив размер изображений и преобразовав их в оттенки серого. Мы также разделим данные на наборы для обучения и проверки.

Вот код для предварительной обработки данных:

import os
import cv2
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Define emotions
emotions = ['angry', 'disgusted', 'fearful', 'happy', 'neutral', 'sad', 'surprised']

# Resize images to 48x48 and convert to grayscale
data = []
labels = []
for i, emotion in enumerate(emotions):
    for filename in os.listdir(emotion):
        image = cv2.imread(os.path.join(emotion, filename))
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        resized = cv2.resize(gray, (48, 48))
        data.append(resized)
        labels.append(i)

# Convert data to numpy array and normalize
data = np.array(data) / 255.0
labels = np.array(labels)

# Split data into training and validation sets
train_data, val_data, train_labels, val_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

Построение модели CNN

Далее мы построим модель CNN, используя Keras API. Модель состоит из нескольких сверточных и объединяющих слоев, за которыми следуют полносвязные слои.

Вот код для построения модели CNN:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# Define the CNN model
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(len(emotions), activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Обучение модели

Теперь мы готовы обучить модель, используя предварительно обработанные данные. Мы будем использовать метод fit для обучения модели на 50 эпох.

Вот код для обучения модели:

# Train the model
history = model.fit(train_data.reshape(-1, 48, 48, 1), train_labels, epochs=50, validation_data=(val_data.reshape(-1, 48, 48, 1), val_labels))

Интеграция модели с Flutter

Теперь, когда мы обучили модель, последний шаг — интегрировать ее с нашим приложением Flutter. Мы будем использовать плагин TFLite Flutter для загрузки модели и выполнения выводов на входных изображениях.

Во-первых, нам нужно преобразовать модель Keras в модель TFLite с помощью TFLiteConverter API:

# Convert Keras model to TFLite model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# Save TFLite model to file
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

Загрузка модели TFLite во Flutter

Далее нам нужно загрузить модель TFLite в наше приложение Flutter. Мы будем использовать класс Interpreter, предоставляемый плагином TFLite Flutter.

Вот код для загрузки модели TFLite во Flutter:

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:image_picker/image_picker.dart';
import 'package:tflite/tflite.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
  _loadModel();
}

void _loadModel() async {
  try {
    await Tflite.loadModel(
      model: 'assets/model.tflite',
      labels: 'assets/labels.txt',
    );
  } catch (e) {
    print('Error loading model: $e');
  }
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: 'Emotion Detection',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: MyHomePage(title: 'Emotion Detection'),
    );
  }
}

class MyHomePage extends StatefulWidget {
  MyHomePage({Key? key, required this.title}) : super(key: key);
  final String title;
  @override
  _MyHomePageState createState() => _MyHomePageState();
}

class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
  final picker = ImagePicker();
  File? _imageFile;
  String? _predictedEmotion;
  // ...

В приведенном выше коде мы определяем новый метод _loadModel, который загружает модель TensorFlow Lite, используя метод Tflite.loadModel. Мы передаем путь к файлу модели и файлу меток в качестве аргументов этому методу. Мы также вызываем метод _loadModel во время инициализации нашего приложения, добавляя вызов метода main.

Выполнение вывода

Теперь, когда мы загрузили модель TensorFlow Lite, мы можем выполнить вывод на входных изображениях, чтобы предсказать эмоции. Мы создадим новый метод predictEmotion, который выполняет вывод по заданному изображению.

Вот код метода predictEmotion:

Future<String> predictEmotion(List<int> imageBytes) async {
  try {
    final image = ImageUtils.convertListToImage(imageBytes);
    final preprocessedImage = preprocessImage(image);
    final output = await runInference(preprocessedImage);
    final predictedIndex = output.argmax();
    return EMOTIONS[predictedIndex];
  } catch (e) {
    throw Exception('Failed to predict emotion: ${e.toString()}');
  }
}

В приведенном выше коде мы сначала преобразуем байты входного изображения в изображение Flutter, используя метод ImageUtils.convertListToImage. Затем мы предварительно обрабатываем изображение, используя метод preprocessImage, который мы определили ранее. Затем мы выполняем вывод на предварительно обработанном изображении, используя метод runInference, который возвращает выходной тензор. Затем мы находим индекс максимального значения в выходном тензоре, используя метод argmax, и возвращаем соответствующую эмоцию из списка EMOTIONS.

Тестирование и развертывание

Теперь, когда мы создали приложение для обнаружения эмоций, давайте протестируем его и развернем на мобильном устройстве.

Тестирование

Чтобы протестировать приложение для обнаружения эмоций, нам нужно запустить его на мобильном устройстве. Flutter предоставляет различные инструменты для запуска и отладки приложения на устройствах Android и iOS.

Сначала подключите мобильное устройство к компьютеру с помощью USB-кабеля и включите режим отладки по USB. Затем выполните следующую команду, чтобы установить и запустить приложение на устройстве:

flutter run

После запуска приложения на устройстве наведите камеру на лицо человека и подождите, пока модель обнаружения эмоций сделает прогноз. Предсказанная эмоция будет отображаться на экране.

Развертывание

Чтобы развернуть приложение для обнаружения эмоций в магазине приложений, нам нужно сгенерировать релизную сборку приложения. Flutter предоставляет различные инструменты для создания и упаковки приложения для платформ Android и iOS.

Андроид

Чтобы собрать приложение для платформы Android, выполните следующую команду:

flutter build apk --release

Эта команда создаст APK-файл выпуска, который можно загрузить в Google Play Store.

iOS

Чтобы создать приложение для платформы iOS, нам нужно создать профиль обеспечения и сертификат подписи. Получив необходимые учетные данные, мы можем запустить следующую команду для сборки приложения:

flutter build ios --release --no-codesign

Эта команда создаст IPA-файл релиза, который можно будет загрузить в App Store.

Заключение

В этом сообщении блога мы рассмотрели, как создать приложение для обнаружения эмоций с использованием Flutter и машинного обучения. Мы обсудили, как настроить проект, собрать данные, построить модель и интегрировать ее в приложение Flutter. Мы также рассмотрели тестирование и развертывание приложения.

Создание приложения для обнаружения эмоций с использованием Flutter и машинного обучения — отличный способ узнать об этих технологиях и их потенциальных применениях. С помощью Flutter и машинного обучения разработчики могут создавать мощные и инновационные мобильные приложения, способные точно распознавать человеческие эмоции.

Я надеюсь, что эта запись в блоге предоставила вам необходимые знания и навыки для создания собственного приложения для обнаружения эмоций с использованием Flutter и машинного обучения. Спасибо за чтение и удачного кодирования!

Если я ошибся? Прокомментируйте ниже и дайте мне знать. Я обожаю поправляться.

Хлопайте 👏 Если вы считаете эту статью полезной.

С ❤ Коденмуд