基于人脸识别的情绪社区(Python+Django+Mysql+Keras,tensorflow)

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  1. 引言 1
    1.1 编写目的 1
    1.2 文档约定 2
    1.3 预期读者和阅读建议 2
    1.4 适用范围 2
    1.5 参考文献 2
  2. 详细设计 2
    2.1 结构程序设计 3
    2.2 程序文件描述 3
    2.3 程序文件描述 4
    2.5 性能 4
    2.6 数据流图与逻辑流程 4
    2.10 存储设计 9
  3. 人机交互设计 9
    3.1 web 登录界面 9
    3.2 web 注册界面 9
    3.3 主界面 10
    3.4 热门帖子界面 11
    3.5 发帖界面 11
    3.7 问答界面 13
    3.9 其他 14
    2.1结构程序设计
    对于用户来说,有如下系统结构:包括用户管理模块,用户视频情绪分析模块,用
    户论坛社区模块;对于管理员来说,主要是参与系统的管理与维护,审核相
    关信息。按照这几个准则将整个系统按照下图分为若干模块。
    基于人脸识别的情绪社区(Python+Django+Mysql+Keras,tensorflow)_第1张图片

2.2程序文件描述
2.2.1 用户管理模块
用户注册登录之后,系统会记录相关信息,同时可以修改个人信息,以及每
次使用视频文件和社区之后,用户的管理模块的用户文件数据管理信息都会更
新记录,同时也保留了管理员删除用户的权限,如果该用户有违法违规操作。。
2.2.2 用户视频情绪分析模块
1)用户视频上传:用户点击上传视频按钮后,从文件夹打开选择的视频,
上传系统,同时会检查视频格式,大小,分辨率,时长,对于不满足格式
的视频,会弹窗相关信息。
2)算法模型分析:调用已经训练好了的 CNN 模型,将用户上传的视频切割
成一帧一帧的图像,然后用模型先切割出人脸然后用模型对人脸表情进行
分类,然后把结果按照帧数打印成时序图写入 js 代码中嵌入在 html 页
面。
3) 用户结果反馈:将嵌入结果时序图的 html 发送给用户,用户得到视频
分析的结果。
2.2.3 用户社区模块
1)用户视频上传::用户点击上传视频按钮后,从文件夹打开选择的视
频,上传系统,同时会检查视频格式,大小,分辨率,时长,对
于不满足格式的视频,会弹窗相关信息。
2)算法模型分析:调用已经训练好了的 CNN 模型,将用户上传的视频
切割成一帧一帧的图像,然后用模型先切割出人脸然后用模型对人脸
表情进行分类,然后把结果按照帧数打印成时序图写入 js 代码中,
嵌入在 html 页面。
3)用户结果反馈:将嵌入结果时序图的 html 发送给用户,用户得到
视频分析的结果。
2.2.3 用户社区模块
1)版块管理:用户可以自设定一些版块,也可以提交举报或者删除,填写
系统申请单,由后台审核之后会发布在系统之内。
2)帖子发布:用户可以自己在相应版块下申请发布帖子,按照系统格式,
填写完毕,提交等待管理员审核。
3)跟帖,评论:用户可以在别人的帖子下选择“回复”来跟帖或者评论,
帖子的底部有转发按钮,可以支持转发。
3.1系统角色
(1) 管理员:
视频信息审核用户资格审查论坛数据审查
(2) 用户:
用户注册与登录上传视频
论坛社区分享论坛社区评论论坛社区发帖
论坛社区管理板块修改个人信息
3.2用户信息获取与维护
3.2.1功能说明
初次注册,系统要求用户进行相关信息的填写,并记录至系统中。

3.2.2激励/响应序列
刺激:用户注册或初次登录响应:给出信息填写要求 刺激:用户选择答案
响应:本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=13347记录用户年龄等情况并给出对应论坛版块选择列表
Web 端操作系统:win95 以及以上版本
微信小程序端:wechat6.6.7 以及以上版本
数据库:MySQL 数据库
Web 框架:Django
系统编写语言:Python
深度学习平台:Keras,tensorflow


        
        
        
          
        
                
                
                

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