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。
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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。
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性能要求
- 人脸检测和情感分析的总响应时间不超过2秒。
- 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。
- 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。