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目的
本项目旨在对人脸情绪识别作出一个解决方案。对用户以各种方式提交的图像视频数据进行分析，并给出相应的情绪分析结果。
背景
随着计算机的快速发展, 人机交互越来越多地出现在日常生活中, 如何让计算机更好地理解人类的心理是人机交互必须要解决的问题. 人的面部表情中包含丰富的信息, 研究指出, 面部表情可以比动作和语言更好地表达人类的心理活动, 面部表情识别也因此成为了人机交互中不可或缺的部分。
可能应用
1. 用于心理医学诊断，对人的情绪及心理健康状况等进行评估等。
2. 用于疲劳驾驶检测，在驾驶员疲劳驾驶时给出预警以及其他处理方案。
3. 用于个性教育等方面，可让教育者对学生在受教育过程中的情绪与心理状况有大概掌握，从而引导教育者采取更加合理与个性化的教育对策。
4. 用于机场或地铁等地方的安保工作。
总结
该项目由于带有学术性质，并没有特别庞大的适用人群，因此在需求分析时也没有较为复杂繁琐的功能，核心仍然是内部各种算法（包括人脸识别提取、卷积神经网络等）的实现以及优化，并且进一步明确各个部分之间的合作串联。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cadenza/p/9982232.html
