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奇迹测试 该项目是使用版本11.0.2生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建立 运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e以通过执行端到端测试。 进一步的帮助 要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看“ 页面。

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面部表情识别：该项目的主要目的是开发面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，愤怒，悲伤，中立和惊奇

面部表情识别 该项目的主要目的是开发一种面部表情识别系统。 该系统将用于将面部表情分类为基本情绪，即快乐，生气，悲伤，中立和惊奇。 目录 基本信息 可以使用许多不同的方法来克服面部表情识别（FER）的问题，但是最适合自动FER的技术是卷积神经网络（CNN）。 因此，提出了一种新颖的CNN架构，并将多个数据集（例如FER2013，FER +，JAFFE，CK +）和实时照片的组合用于训练和测试。 这有助于提高准确性并开发强大的实时系统。 数据集 通过收集来自不同来源的图像来形成组合的数据集。 该项目中使用的不同数据集是FER-2013和FER +数据集，扩展Cohn-Kanade（CK +）数据库，日本女性面部表情数据库（JAFFE）和实时收集的图像。 这样做是为了提高模型的泛化能力，并注意模型不会偏向特定人群。 所使用的数据集主要在姿势，图像质量，对齐方式，清晰度等方面有所不同。 屏幕截图

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该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见有关的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从项目中删除单个构建依赖项。 而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项目中，以便您完全