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摘要

随着人工智能技术的迅速发展，计算机视觉在情感计算和人机交互领域的应用日益广泛。面部表情识别作为情感分析的重要组成部分，能够通过非接触式方式捕捉人类情绪状态，在教育、医疗、安防等领域具有重要价值。传统表情识别方法依赖手工特征提取，鲁棒性和泛化能力较差，难以应对复杂光照、遮挡等现实场景。基于深度学习的面部表情识别技术因其强大的特征学习能力逐渐成为研究热点。关键词：人工智能、计算机视觉、面部表情识别、情感计算、深度学习。

本研究基于YOLOv目标检测框架，结合Python编程语言，构建了一套高效的面部表情识别系统。系统采用改进的YOLOv网络结构，通过迁移学习在FER2013和CK+数据集上完成模型训练，实现了愤怒、高兴、悲伤等七类基本表情的实时检测。系统包含数据预处理、模型训练、权重优化及可视化接口模块，支持图像、视频及摄像头输入的多样化检测方式。实验结果表明，该系统在测试集上达到92.3%的准确率，并提供了完整的项目源码、接口文档及部署指南。关键词：YOLOv、迁移学习、实时检测、FER2013数据集、模型部署。

数据表说明

表情标注数据表：存储面部表情原始标注信息，表情ID作为主键，记录图像路径及人工标注结果，结构如表3-1所示。

表3-1 expression_annotation

模型训练日志表：记录训练过程中的超参数和性能指标，日志ID为主键，支持训练过程回溯与分析。

表3-2 train_log

接口调用记录表：统计系统API调用情况，请求ID为主键，包含输入输出数据及响应时间。

表3-3 api_record

博主介绍：

在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

Python+YOLO YOLOv人脸面部表情识别系统检测平台完整项目源码+数据集+训练权重+接口文档【深度学习毕设】，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！