数字技术与应用杂志社

摘要：<正>本系统结合Flask框架和YOLOv8技术，支持对图片、视频及视频流的多类型目标检测，其前端允许用户上传检测对象并调整参数，后端则利用YOLOv8快速、准确地实现目标识别和面部情感分析，可精准识别各种人脸表情（如高兴、悲伤、困倦等）。该系统通过优化处理流程，实现了实时或接近实时的情感识别，适用于需要即时反馈的应用场景（如客户服务、情感交互机器人、教育评估等）。

基金资助： 2019年度湖北省自然科学基金项目“基于深度学习的医学图像分割模型的应用研究”(2019CFB797)； 2024年地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目“基于注意力机制的学生课堂动态表情识别研究”(202413235005)； 武汉城市学院院级重点教学研究项目“基于深度学习的学生课堂表情识别与智能课堂教学评估”(2024CYZDJY009)；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41