一、系统架构与技术选型 1.1 深度学习框架选择 YOLOv8作为最新一代YOLO系列目标检测框架，其核心优势在于： 改进的CSPNet主干网络：通过跨阶段局部网络减少计算量，提升特征提取效率 解耦头设计：将分类与回归任……
基于YOLOv8与PyQt5的人脸情绪识别系统：精准捕捉”生气、厌恶、害怕”表情 一、系统架构与技术选型 本系统采用模块化设计，核心分为三个层次： 数据采集层：通过OpenCV实现实时视频流捕获，支持本地视频文件与摄像……
一、系统架构设计 1.1 整体技术框架 本系统采用”前端交互+后端计算”的分层架构，核心模块包括： 数据采集层：集成OpenCV摄像头实时捕获与本地视频解码功能 算法处理层：基于YOLOv8改进的情绪检测模型，支持多尺度……
一、系统背景与意义 随着人工智能技术的快速发展，人脸情绪识别已成为人机交互、心理学研究、安全监控等领域的重要研究方向。准确识别人脸表情中的细微情绪变化，对于理解人类行为模式、提升用户体验具有重要意义……
基于YOLOv8的深度学习人脸情绪检测系统：生气、厌恶、害怕与高兴识别 摘要 本文旨在介绍如何基于YOLOv8这一先进的深度学习目标检测框架，构建一个高效的人脸情绪识别系统，专注于识别生气、厌恶、害怕和高兴等核心……
基于YOLOv8的深度学习人脸情绪识别系统：生气、厌恶、害怕与高兴的精准检测 摘要 随着人工智能技术的快速发展，情绪识别作为人机交互的重要环节，逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于深度学习目标检测框架YOLOv8……
