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摘要：本文详细介绍了一种基于深度学习的人脸表情识别系统，该系统集成了最新的YOLO目标检测算法（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv10）与高效的UI界面。我们将深入探讨系统架构设计、算法选型依据、数据集处理策略、模型训练优化技巧以及完整的代码实现。本系统支持实时视频流处理、静态图像分析和批量文件处理，并提供了置信度阈值调节、检测结果可视化等丰富功能，为情感计算和人机交互研究提供了实用的技术工具。

1. 研究背景与意义

1.1 人脸表情识别的应用价值

人脸表情识别（Facial Expression Recognition, FER）作为计算机视觉和情感计算的重要分支，在心理健康评估、智能驾驶监控、人机交互优化、安防系统等领域具有广泛的应用前景。传统的表情识别方法通常采用手工设计特征（如LBP、HOG）结合传统机器学习算法，但这类方法在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力有限。

1.2 YOLO算法在表情识别中的优势

YOLO（You Only Look Once）系列算法以其卓越的实时性和高准确率在目标检测领域占据主导地位。与两阶段检测器（如Faster R-CNN）相比，YOLO将检测任务转化为单次回归问题，显著提高了处理速度，特别适合实时表情识别应用。最新发布的YOLOv10在保持YOLOv8高效架构的基础上，进一步优化了精度-速度平衡，为表情识别任务提供了更优的解决方案。

2. 系统架构设计

2.1 整体系统框架