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面部情绪分析:基于高精度面部关键点检测与微表情识别算法,实时捕捉眉毛、眼睑、嘴角等43个面部动作单元的细微变化,结合深度学习模型(如ResNet+注意力机制)对快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶、中性等7类基础情绪进行置信度评分,支持情绪强度时序曲线生成与关键情绪片段标记。语音情绪分析:通过梅尔频谱
350Python人工智能
1.实现了数据的采集2.实现了用户管理的增删改查3.实现了设备的统一处理,增删改查,文件导入4实现了设备数据的接收和验证5.针对数据,会进行判断,如数据异常会做相应的报警
1051Java机器深度学习
本项目是可定制化的AI自动化效率工具,核心功能模块包括:✅AI短视频自动化生产工具:输入行业/关键词,一键生成爆款标题、口播文案、拍摄分镜、配音文案,可对接剪映自动化插件,一键生成剪辑工程文件;✅办公自动化脚本:Excel/Word批量处理、数据清洗统计、邮件自动发送、报表自动生成、文件批量重命名分
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