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摘要本文介绍了一种基于实时检测、使用图像处理和人机交互的情绪检测系统。面部检测已经存在了几十年。再进一步，人类的表情可以通过视频、电信号或图像形式捕捉到，并被大脑感受到。通过图像或视频识别情绪对人眼来说是一项艰巨的任务，对机器来说也具有挑战性，因此机器检测情绪需要许多图像处理技术来提取特征。本文提出了一个具有人脸检测和面部表情识别（FER）两个主要过程的系统。本研究重点是识别面部情绪的实验研究。情绪检测系统的流程包括图像采集、图像预处理、人脸检测、特征提取和分类。为了识别这种情绪，情绪检测系统使用 KNN 分类器进行图像分类，使用 Haar 级联算法（一种对象检测算法）来识别图像或实时视频中的人脸。该系统通过从网络摄像头拍摄实时图像来工作。本研究的目的是建立一个自动面部情绪检测系统来识别不同的情绪，基于这些实验，系统可以识别出悲伤、惊讶、快乐、恐惧、愤怒等几种情绪。
利用机器的情绪检测系统...
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