【花雕动手做】AI 视觉二哈识图 2 之表情识别参数设置

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。

表情识别（Facial Expression Recognition，简称 FER）是一种计算机视觉与人工智能技术，其核心目标是：通过摄像头或图像分析系统，自动识别人脸上的表情状态，并判断其情绪类别或变化趋势。表情识别是让设备“理解人类情绪”的关键一步。它让机器具备“读懂情绪”的能力，是人机交互、情绪计算、智能安防、教育辅助等领域的重要技术。

1、表情识别的基本原理
表情识别通常基于人脸关键点分析与深度学习模型，识别流程包括：
人脸检测：在图像中定位人脸区域。
特征提取：分析眼睛、眉毛、嘴巴等部位的几何变化。
表情分类：将特征映射到具体表情类别（如高兴、愤怒）。
情绪判断：输出识别结果或情绪强度评分。

2、常见表情类别（基础情绪）



3、应用场景举例
教育反馈系统：识别学生专注度与情绪状态
智能手机自拍美颜与表情贴图
医疗辅助：分析患者情绪变化
驾驶员疲劳检测与情绪预警
游戏互动：根据玩家表情调整剧情或难度
客户服务：识别顾客满意度或情绪反应

4、表情识别的关键参数设置



5、表情识别的相关场景

AI 相机视觉传感器 ( 二哈识图 2) 之表情识别参数设置

HUSKYLENS 2出厂的默认参数已满足基础功能使用需求，如需更细化的功能，可手动调节各个参数。以下参数均基于“表情识别”功能，因此，首先确保已进入“表情识别”功能，如图所示。



选择要修改的参数，可通过向左或向右滑动屏幕下方的参数文字进行选择。



检测阈值
检测阈值控制表情识别的敏感度：阈值越低，“识别为某个表情”所需的置信度分数越低（判断条件更宽松）；阈值越高，所需的置信度分数越高（判断条件更严格）。
设置步骤：点击“检测阈值”，其上方出现参数调节滑杆，左滑变小，右滑变大，效果如图。



NMS阈值
NMS阈值是视觉识别中的一个常见参数，用来筛选识别框。在视觉识别任务中，模型往往会在同一个识别目标周围预测出多个相互之间可能有重叠的识别框。如果不进行筛选就可能出现：一个目标物被多个框框出，这些框相互之间有交叉重叠的现象，这时就可以通过调整NMS 阈值来去掉交叉重复的框，只保留最优的一个。
通俗来说，NMS 阈值决定了 两个框重叠多少才算“重复”。举例来讲：如果阈值低（比如 0.3）：两个框只要有点重叠，就会认为是重复的，去掉其中一个。如果阈值高（比如 0.7）：两个框重叠很多才会被认为是重复的，保留下来的框可能更多。
设置步骤：点击“NMS阈值”，其上方出现参数调节滑杆，左滑变小，右滑变大。

恢复默认
本参数可将所有设置项恢复为默认状态，但不清空导出的模型（关于导出模型请看下文）。
设置步骤：点击“恢复默认”，出现“恢复默认配置”弹窗后，点击“确认”。



导出模型
本参数可将当前设置的参数，保存、导出到HUSKYLENS 2本地内存。适用于迁移参数至另一个HUSKYLENS 2等场景。此操作无需插TF卡。
导出步骤：点击“导出模型”，出现左图“保存配置到”弹窗时，上下滑动数字，选择保存为几号模型（共可保存5个模型），随后点击弹窗左下角的“确认”按钮以保存。确认后，自动导出，如右图。



查看导出的模型：弹窗“导出中”消失后，可以通过电脑查看导出的模型文件。
首先，将HUSKYLENS 2连接至电脑USB接口。


其次，通过电脑，根据下图路径可访问HUSKYLENS 2的内存，可查看到扩展名为.json的文件，扩展名前面的数字就是保存配置时选择的“模型号”。该文件可复制、粘贴到别处。

导入模型
本参数可以将HUSKYLENS 2（以下称“二哈A”）导出的模型导入到另一个HUSKYLENS 2（以下称“二哈B”）上，以便二哈B不用重新调整参数也可以与二哈A参数一致。
导入步骤：
第一步，将二哈A连接电脑，把导出的文件复制到电脑桌面。
第二步，将二哈B连接电脑，把上一步的文件粘贴到二哈B的指定文件夹，路径如图所示。（如找不到face-emotion文件夹，请先执行第三步，导入过模型，会自动创建本文件夹，随后再回到第二步。）



第三步，首先确认已经进入到“表情识别”功能，然后点击“导入模型”，出现“加载配置”弹窗后，上下滑动数字，选择加载几号模型，此处应与上一步保存的模型号一致。例如，粘贴进二哈B的模型文件为config1.json，故选择数字1。最后，点击“确认”以导入。


第四步，等待弹窗“加载中”消失，即导入完成。随后可查看二哈B与二哈A的各项参数是否一致。