毕业设计之（python完整源码+说明文档+演示视频）

1 项目介绍

本次是通过利用django框架技术来开发一款人脸表情识别系统，通过此次的系统开发可以实现对人们所做出的的高兴、愤怒、悲伤等多种表情的有效识别。本次的识别中，利用了分类网络，来实现样本的构成，通过计算机的深度学习和训练来制作出相关的识别模型，再通过分类操作的方式来对人脸的表情进行有效的分类，从而实现有效的人脸表情识别的功能应用。

2、项目技术

项目后端框架：Java+ssm

项目前端框架：vue2，ssm

3、开发环境

后端：开发语言：python

框架：python，django

python版本：python3.6.8版本向上兼容

数据库：mysql5.7+

数据库工具：Navicat11+

开发软件：pycharm

前端：nodejs，vue，html

数据库：mysql

第4章  系统实现

4.1系统的登录模块设计

本次设计的人脸表情识别系统的登录页面如下，在登录页面中本次除了设计登录窗口之外还设计了记住用户名和密码的功能服务。如下图所示：

图4.1系统登录界面

4.2 表情识别主页面的功能实现

在表情识别主页面中，有一些存量的已经上传的照片表情，也有新增表情识别的按钮，通过点击按钮可以上传新的表情照片。当将鼠标移动至图片上，图片会有产看表情识别结果的按钮，点击识别结果可以对表情进行判断，如下图所示：

图4.2人脸信息照片采集界面

 4.3 表情管理菜单的实现

对每一张照片在进行了表情的识别之后，在表情管理菜单中会有相关的内容记录，在内容记录里有照片的上传路径以及表情的状态、创建时间等内容，可以对识别的管理内容进行删除操作。如下图所示：

图4.3开始训练功能界面

4.4表情类别管理功能的实现

在表情类别的管理中本次设立了共有八个表情类别，分别包括了开心、生气、伤心等，通过不同的分类能够更好的实现有效的人脸表情识别训练，从而可以更好的实现有效的识别功能的顺利应用，如下图所示。

图4.4开始识别功能界面