基于深度学习的面部情绪自动识别项目：请求提供DFD与ER图

顶层DFD（Level 0） #

• 外部实体：用户
• 加工：面部情绪识别系统
• 数据流：
  • 用户 → 系统：模式选择指令（图片上传/摄像头检测）、待识别媒体（图片/实时摄像头帧）
  • 系统 → 用户：情绪识别结果（含面部区域标注、情绪类别及置信度）

0层DFD（Level 1） #

核心加工模块 #

• 加工1：模式选择与媒体获取
  • 输入：用户的模式选择指令
  • 输出：触发对应媒体采集流程（图片上传接口调用/摄像头实时流开启）
• 加工2：面部检测与预处理
  • 输入：待识别媒体（上传图片/摄像头帧）
  • 输出：裁剪后的面部图像、标准化后的图像数据
• 加工3：深度学习情绪识别
  • 输入：标准化面部图像数据
  • 输出：情绪识别结果（情绪类别、置信度）
• 加工4：结果展示与反馈
  • 输入：情绪识别结果
  • 输出：可视化后的识别结果（返回给用户）

数据存储 #

• 临时媒体存储：暂存用户上传的图片、摄像头采集的临时帧
• 模型参数存储：存储预训练的深度学习情绪识别模型权重及配置

数据流明细 #

• 用户 → 加工1：模式选择指令
• 加工1 → 加工2：待识别媒体
• 加工2 → 加工3：标准化面部图像
• 加工3 → 加工4：情绪识别结果
• 加工4 → 用户：可视化识别结果
• 加工3 ↔ 模型参数存储：读取模型参数、（可选）更新模型迭代参数
• 加工2 ↔ 临时媒体存储：写入/读取临时媒体数据

实体定义 #

• 用户：使用系统的主体
  • 属性：用户ID（主键）、创建时间、偏好设置（默认识别模式等）
• 识别任务：用户发起的单次情绪识别请求
  • 属性：任务ID（主键）、任务类型（图片上传/摄像头检测）、发起时间、状态（完成/处理中/失败）
• 媒体数据：识别任务对应的待处理素材
  • 属性：媒体ID（主键）、媒体路径、媒体类型（图片/视频帧）、大小、上传/采集时间
• 识别结果：任务产出的情绪识别结论
  • 属性：结果ID（主键）、情绪类别（如开心/悲伤/愤怒等）、置信度、面部坐标、生成时间

实体关系 #

• 用户与识别任务：一对多（一个用户可发起多个识别任务，一个任务仅归属一个用户）
• 识别任务与媒体数据：一对一（一个任务对应一份媒体数据，一份媒体数据仅对应一个任务）
• 识别任务与识别结果：一对一（一个任务对应一个识别结果，一个结果仅归属一个任务）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Divya Urs