day 23 lstm結合yolo分析人類情感推薦景點系統

2024 iThome 鐵人賽

DAY 23

Software Development

LSTM結合Yolo v8對於多隻斑馬魚行為分析系列第 23 篇

16th鐵人賽

neilsu02

2024-08-25 23:20:14

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今天是第23天我們可以寫一個lstm結合yolo去分析這個人在社群平台的po文狀況進而去推薦可以遊玩的景點，以下是程式碼

1. 環境設置

確保安裝了以下庫：

pip install tensorflow opencv-python numpy yolov5 scikit-learn pandas

2. YOLO 模型加載與人臉檢測

使用YOLOv5進行高效的人臉檢測，並將檢測到的人臉提取為圖像。

from yolov5 import YOLOv5

# 加載YOLO模型
yolo = YOLOv5('yolov5x.pt')  # 使用較高精度的模型

# 人臉檢測函數
def detect_faces(image):
    results = yolo.predict(image)
    faces = []
    for result in results.xyxy[0]:  # x1, y1, x2, y2 for bounding boxes
        x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, result[:4])
        face = image[y_min:y_max, x_min:x_max]
        faces.append(face)
    return faces

3. LSTM 模型加載與情感分析

這裡使用多層LSTM模型來進行情感分析，並考慮時間序列的情感變化。

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加載LSTM情感分析模型
lstm_model = load_model('/path/to/lstm_model.h5')

# 將臉部圖像轉換為適合LSTM輸入的數據
def preprocess_face(face):
    face = cv2.resize(face, (64, 64))  # 增大輸入尺寸以捕捉更多特徵
    face = face.astype('float32') / 255.0
    face = np.expand_dims(face, axis=0)
    return face

# 多階段情感分析
def analyze_emotion(faces):
    emotions = []
    for face in faces:
        face_data = preprocess_face(face)
        emotion = lstm_model.predict(face_data)
        emotions.append(emotion)
    return emotions

4. 高階景點推薦系統

使用加權推薦系統，結合用戶歷史數據和情感變化來推薦景點。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 定義情感到景點的映射和權重
emotion_to_places = {
    'happy': ['海灘', '遊樂園', '山區'],
    'sad': ['博物館', '藝術畫廊', '圖書館'],
    'angry': ['健身房', '武術中心'],
    'neutral': ['公園', '咖啡廳', '商場']
}

# 根據情感分數調整權重
def recommend_places(emotions, user_history):
    emotion_weights = {
        'happy': 1.0,
        'sad': 0.5,
        'angry': 0.7,
        'neutral': 0.6
    }
    
    places_score = {}
    
    # 用戶歷史數據加權
    history_weights = user_history.mean()
    
    for emotion in emotions:
        emotion_label = np.argmax(emotion)  # 假設模型輸出one-hot編碼
        if emotion_label in emotion_to_places:
            for place in emotion_to_places[emotion_label]:
                if place not in places_score:
                    places_score[place] = 0
                places_score[place] += emotion_weights.get(emotion_label, 0) * history_weights.get(place, 1)
    
    sorted_places = sorted(places_score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [place for place, score in sorted_places]

5. 情感時間序列分析

使用LSTM來分析情感時間序列，並根據情感變化調整推薦。

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

def analyze_emotion_sequence(emotion_sequences):
    # 假設 emotion_sequences 是一個時間序列的情感數據
    # 進行填充和預處理
    padded_sequences = pad_sequences(emotion_sequences, maxlen=100)
    emotion_sequence_analysis = lstm_model.predict(padded_sequences)
    return emotion_sequence_analysis

def dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history):
    emotion_sequence_analysis = analyze_emotion_sequence(emotion_sequences)
    recommended_places = recommend_places(emotion_sequence_analysis, user_history)
    return recommended_places

6. 自適應學習與反饋機制

根據用戶的反饋來調整模型和推薦系統。

# 假設用戶反饋數據
feedback_data = pd.DataFrame({
    'place': ['海灘', '博物館', '健身房'],
    'feedback': [1, 0, 1]  # 1 表示喜歡，0 表示不喜歡
})

def update_recommendation_weights(feedback_data):
    global emotion_to_places
    for index, row in feedback_data.iterrows():
        place = row['place']
        feedback = row['feedback']
        if feedback == 1:
            # 提升推薦權重
            for emotion in emotion_to_places:
                if place in emotion_to_places[emotion]:
                    emotion_weights[emotion] += 0.1
        else:
            # 降低推薦權重
            for emotion in emotion_to_places:
                if place in emotion_to_places[emotion]:
                    emotion_weights[emotion] -= 0.1

update_recommendation_weights(feedback_data)

7. 整合應用

def analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history):
    faces = detect_faces(image)
    if faces:
        emotions = analyze_emotion(faces)
        recommended_places = dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history)
        return recommended_places
    else:
        return ["未檢測到人臉"]

# 示例輸入圖像
image = cv2.imread('input.jpg')
user_history = pd.DataFrame({
    'place': ['海灘', '博物館', '健身房'],
    'frequency': [5, 3, 2]
})

# 模擬情感序列
emotion_sequences = [np.random.rand(10, 48, 48, 3) for _ in range(5)]  # 假設有5段情感序列

# 獲取推薦的景點
places = analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history)
print("推薦的景點:", places)

8. 高階擴展

多模態數據融合：結合視覺、語音和文本數據進行情感分析。
深度學習模型：使用深度學習方法來進行情感分析和推薦系統的優化。
即時反饋系統：實時收集用戶的反饋來動態調整推薦結果。

1. YOLO 模型加載與人臉檢測

這部分程式碼負責加載YOLO模型並檢測圖像中的人臉。

from yolov5 import YOLOv5

# 加載YOLO模型
yolo = YOLOv5('yolov5x.pt')  # 使用較高精度的模型

# 人臉檢測函數
def detect_faces(image):
    results = yolo.predict(image)
    faces = []
    for result in results.xyxy[0]:  # x1, y1, x2, y2 for bounding boxes
        x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, result[:4])
        face = image[y_min:y_max, x_min:x_max]
        faces.append(face)
    return faces

YOLOv5('yolov5x.pt')：加載YOLOv5模型，yolov5x.pt是精度較高的模型檔案。
detect_faces(image)：這個函數接收一張圖像，通過YOLO模型檢測人臉。results.xyxy[0]返回檢測到的邊界框（bounding boxes），result[:4]提取邊界框的座標。根據這些座標裁剪出人臉區域並儲存到faces列表中。

2. LSTM 模型加載與情感分析

這部分程式碼負責加載LSTM模型，處理臉部圖像，並進行情感分析。

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加載LSTM情感分析模型
lstm_model = load_model('/path/to/lstm_model.h5')

# 將臉部圖像轉換為適合LSTM輸入的數據
def preprocess_face(face):
    face = cv2.resize(face, (64, 64))  # 增大輸入尺寸以捕捉更多特徵
    face = face.astype('float32') / 255.0
    face = np.expand_dims(face, axis=0)
    return face

# 多階段情感分析
def analyze_emotion(faces):
    emotions = []
    for face in faces:
        face_data = preprocess_face(face)
        emotion = lstm_model.predict(face_data)
        emotions.append(emotion)
    return emotions

load_model('/path/to/lstm_model.h5')：加載LSTM情感分析模型。
preprocess_face(face)：將臉部圖像調整為LSTM模型需要的尺寸（64x64），並將像素值標準化（0到1之間）。np.expand_dims(face, axis=0)添加批次維度，將其轉換為模型可接受的形狀。
analyze_emotion(faces)：這個函數遍歷所有檢測到的臉部圖像，對每個臉部圖像進行預處理，然後用LSTM模型進行情感預測。結果保存在emotions列表中。

3. 高階景點推薦系統

這部分程式碼根據情感分析結果和用戶歷史數據來推薦景點。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 定義情感到景點的映射和權重
emotion_to_places = {
    'happy': ['海灘', '遊樂園', '山區'],
    'sad': ['博物館', '藝術畫廊', '圖書館'],
    'angry': ['健身房', '武術中心'],
    'neutral': ['公園', '咖啡廳', '商場']
}

# 根據情感分數調整權重
def recommend_places(emotions, user_history):
    emotion_weights = {
        'happy': 1.0,
        'sad': 0.5,
        'angry': 0.7,
        'neutral': 0.6
    }
    
    places_score = {}
    
    # 用戶歷史數據加權
    history_weights = user_history.mean()
    
    for emotion in emotions:
        emotion_label = np.argmax(emotion)  # 假設模型輸出one-hot編碼
        if emotion_label in emotion_to_places:
            for place in emotion_to_places[emotion_label]:
                if place not in places_score:
                    places_score[place] = 0
                places_score[place] += emotion_weights.get(emotion_label, 0) * history_weights.get(place, 1)
    
    sorted_places = sorted(places_score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return [place for place, score in sorted_places]

emotion_to_places：定義情感和景點的映射關係。
recommend_places(emotions, user_history)：這個函數根據情感分析結果和用戶歷史數據來計算每個景點的分數。history_weights是用戶歷史數據的平均值，用來調整每個景點的分數。根據情感分數和用戶歷史，計算每個景點的最終分數並排序。

4. 情感時間序列分析

這部分程式碼使用LSTM來分析情感時間序列，並根據分析結果動態調整推薦。

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

def analyze_emotion_sequence(emotion_sequences):
    # 假設 emotion_sequences 是一個時間序列的情感數據
    # 進行填充和預處理
    padded_sequences = pad_sequences(emotion_sequences, maxlen=100)
    emotion_sequence_analysis = lstm_model.predict(padded_sequences)
    return emotion_sequence_analysis

def dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history):
    emotion_sequence_analysis = analyze_emotion_sequence(emotion_sequences)
    recommended_places = recommend_places(emotion_sequence_analysis, user_history)
    return recommended_places

analyze_emotion_sequence(emotion_sequences)：這個函數對情感序列進行填充（pad_sequences）和預處理，以適應LSTM模型的輸入。maxlen=100是序列的最大長度。
dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history)：分析情感序列，然後使用分析結果來推薦景點。

5. 自適應學習與反饋機制

這部分程式碼根據用戶反饋來調整推薦系統的權重。

# 假設用戶反饋數據
feedback_data = pd.DataFrame({
    'place': ['海灘', '博物館', '健身房'],
    'feedback': [1, 0, 1]  # 1 表示喜歡，0 表示不喜歡
})

def update_recommendation_weights(feedback_data):
    global emotion_to_places
    for index, row in feedback_data.iterrows():
        place = row['place']
        feedback = row['feedback']
        if feedback == 1:
            # 提升推薦權重
            for emotion in emotion_to_places:
                if place in emotion_to_places[emotion]:
                    emotion_weights[emotion] += 0.1
        else:
            # 降低推薦權重
            for emotion in emotion_to_places:
                if place in emotion_to_places[emotion]:
                    emotion_weights[emotion] -= 0.1

update_recommendation_weights(feedback_data)

feedback_data：用戶的反饋數據，1表示喜歡，0表示不喜歡。
update_recommendation_weights(feedback_data)：根據用戶反饋調整情感對應的景點推薦權重。對於喜歡的景點，增加推薦權重；對於不喜歡的景點，減少推薦權重。

6. 綜合應用

將所有功能整合到一個系統中。

def analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history):
    faces = detect_faces(image)
    if faces:
        emotions = analyze_emotion(faces)
        recommended_places = dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history)
        return recommended_places
    else:
        return ["未檢測到人臉"]

# 示例輸入圖像
image = cv2.imread('input.jpg')
user_history = pd.DataFrame({
    'place': ['海灘', '博物館', '健身房'],
    'frequency': [5, 3, 2]
})

# 模擬情感序列
emotion_sequences = [np.random.rand(10, 64, 64, 3) for _ in range(5)]  # 假設有5段情感序列

# 獲取推薦的景點
places = analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history)
print("推薦的景點:", places)

7. 綜合應用

將前面定義的功能整合到一個系統中，並使用實際的數據進行推薦。

def analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history):
    # 檢測圖像中的人臉
    faces = detect_faces(image)
    
    if faces:
        # 對檢測到的人臉進行情感分析
        emotions = analyze_emotion(faces)
        
        # 根據情感序列和用戶歷史數據進行動態推薦
        recommended_places = dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history)
        
        return recommended_places
    else:
        # 若未檢測到人臉，返回預設消息
        return ["未檢測到人臉"]

# 示例輸入圖像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 模擬用戶歷史數據
user_history = pd.DataFrame({
    'place': ['海灘', '博物館', '健身房'],
    'frequency': [5, 3, 2]  # 用戶去過這些地方的頻率
})

# 模擬情感序列
emotion_sequences = [np.random.rand(10, 64, 64, 3) for _ in range(5)]  # 假設有5段情感序列

# 獲取推薦的景點
places = analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history)
print("推薦的景點:", places)

解釋：

analyze_and_recommend(image, emotion_sequences, user_history)：
- detect_faces(image)：檢測圖像中的人臉，返回人臉圖像列表。
- analyze_emotion(faces)：對檢測到的每張人臉進行情感分析，返回情感預測結果。
- dynamic_recommendation(emotion_sequences, user_history)：基於情感序列分析結果和用戶歷史數據，計算推薦景點並返回結果。
image：輸入圖像，這裡假設為input.jpg。
user_history：模擬的用戶歷史數據，記錄用戶去過的景點及頻率。
emotion_sequences：模擬的情感序列數據，用於測試情感時間序列分析的功能。
places：返回的推薦景點列表，並打印出來。

8. 高階擴展

多模態數據融合：

結合視覺、語音和文本數據進行情感分析。可以使用額外的模型來處理語音和文本數據，將其與圖像情感分析結果進行融合，以獲得更全面的情感理解。

深度學習模型：

使用更複雜的模型（如BERT、GPT等）來進行情感分析或推薦系統的優化。這可以提升模型的準確性和性能。

即時反饋系統：

實時收集用戶反饋，並動態調整推薦結果。可以通過在線學習（online learning）技術，根據用戶的即時反饋來快速更新推薦算法。

使用這個系統我們就能做人類情感分析去做推薦系統。

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