基于Keras与OpenCV的人脸情绪识别系统开发指南 一、技术选型与系统架构设计 人脸情绪识别系统需整合深度学习模型与实时图像处理能力。Keras作为高级神经网络API，提供便捷的模型构建接口；OpenCV则负责图像采集、……
基于Keras与OpenCV的人脸情绪识别系统开发指南 一、技术背景与核心价值 人脸情绪识别（Facial Emotion Recognition, FER）作为计算机视觉与情感计算的交叉领域，近年来因智能安防、教育评估、医疗辅助诊断等场景需……
基于Keras与OpenCV的人脸情绪识别系统开发指南 一、技术背景与系统架构 人脸情绪识别作为计算机视觉领域的前沿应用，结合了深度学习算法与实时图像处理技术。基于Keras与OpenCV的解决方案具有显著优势：Keras提供……
一、技术选型与系统架构设计 1.1 Keras与OpenCV的协同优势 Keras作为高级神经网络API，通过TensorFlow后端提供便捷的模型构建接口，其预训练模型库（如VGG16、ResNet50）可快速实现特征提取。OpenCV则擅长实时图像……
