任务说明

  • 任务目标

开发一个基于人脸图像分类的情感分析工具,该工具能够通过分析用户的面部表情来识别和评估情感状态(如快乐、悲伤、愤怒、惊讶等)。该工具将利用Milk-V Duo的NPU算力,实现高效的人脸检测、特征提取和情感识别,适用于社交互动、心理健康监测和客户服务等领域。

 

  • 任务详细说明

1.  人脸检测与特征提取:

a.  实现一个实时人脸检测模块,能够从摄像头捕获的视频中准确识别出人脸。

b.  对检测到的人脸进行特征提取,包括面部关键点定位(如眼睛、眉毛、嘴巴等)。

 

2.  情感分析模型开发:

a.  利用Milk-V Duo的NPU算力,部署一个预训练的情感分析模型,该模型能够基于人脸特征识别情感状态。

b.  模型应能够处理不同光照条件和面部遮挡情况,确保情感识别的准确性。

 

3.  结果展示与反馈:

a.  设计一个直观的结果展示界面,实时显示识别的情感状态和相应的情感强度评分。

b.  提供用户反馈机制,允许用户对分析结果进行校正,以进一步训练和优化模型。

 

  • 性能要求

  1. 人脸检测和情感分析的总响应时间不超过2秒。
  2. 情感识别的准确率不低于90%,情感强度评分与用户实际情感状态高度相关。
  3. 内存使用:在保证人脸检测和情感分析模型运行效率的前提下,优化内存分配,确保不超过256MB的内存限制。

 

  • 任务验收标准

1.  人脸检测模块在Milk-V Duo上稳定运行,能够准确识别视频中的人脸。

2.  情感分析模型能够准确识别多种情感状态,并给出相应的情感强度评分。

3.  结果展示界面清晰,实时更新分析结果,用户反馈机制有效。

4.  功能测试:系统应通过至少1000张不同情感状态的人脸图像测试,确保分析结果的准确性和稳定性。

5.  提交的项目应包含完整的源代码、文档和必要的资源文件,以便后续的维护和优化。

 

通过完成这项任务,开发者将能够展示Milk-V Duo在计算机视觉和情感分析领域的应用潜力,为用户提供一个创新的工具,帮助他们更好地理解和分析人的情感状态。这不仅能够提升用户体验,还能为开发者在人脸情感分析技术方面提供实践经验。