【Python项目】基于Django的人脸表情识别的系统
技术简介：采用Python技术、Django框架、MYSQL数据库等实现。
系统简介：系统通过人脸正面照片来进行人脸的特征处理和判断，从而来形成图象处理、特征提取和表情判断的三个过程串联使用。在图象处理的过程中有着打开图象、将图象信息很好的在程序的主页面中进行呈现，能够通过显示图像、保存图像的方式来实现对图象中的色彩、敏感程度等内容来实现具体的特征识别的功能实现。在特征的模块的判断上，通过图象处理模块来进行人脸特征的坐标的标记，通过边界提取的方式来对图象进行噪点的有效过滤。
背景：
随着计算机技术不断追求更高效、更先进的目标，由计算机技术派生出的算法在各个领域得到了广泛应用。特别是在大数据的推动下，人工智能领域已经取得了显著的进展。在人工智能的研究和发展中，通过对数据的深入分析、情感识别和深度学习等技术，已经能够实现一些模拟人类行为的功能。然而，目前的人工智能技术仍停留在模拟阶段，因此，科研人员正在探索如何使计算机能够展现出更深层次的思维能力，以便更好地实现拟人化，这对于促进人机和谐发展具有重要意义。
在人工智能的应用领域，人脸识别技术已经变得非常成熟。无论是在商业支付、银行业务确认还是政府政务处理等场景中，人脸识别技术都得到了广泛应用。随着人工智能技术的不断发展，研究者们正在探索如何让计算机不仅能够识别人脸，还能通过分析面部表情来理解人类的情绪状态，这对于提升人机互动和人机和谐发展至关重要。如果计算机能够具备识别和表达人类面部表情的能力，并通过自我适应环境的能力来消除人与计算机之间的隔阂，那么将从根本上改善人机关系，提供更优质的服务。这也是面部表情识别技术的核心价值所在。
目前，计算机技术的发展速度迅猛，硬件水平也在不断提升，趋向于更小型化和更强的计算能力。计算机硬件的发展已经不再是限制科技进步的瓶颈。因此，如何通过算法和软件技术实现有效的面部表情识别，成为了人工智能领域研究的重点课题之一。
