📂 我的项目作品

深度学习课程结课项目，采用双方案并行设计：方案一基于卷积神经网络（CNN）自行训练模型， 方案二调用讯飞星火大模型 API 进行图像识别。支持图片上传、方案切换对比、识别结果展示， 前端部署于阿里云服务器，模型推理通过 FRP 内网穿透调用本地 Ubuntu 主机。

基于 OpenCV 实现的四个经典计算机视觉算法：人脸检测（Haar 级联分类器）、 图像模糊（高斯/中值/双边滤波）、轮廓检测（Canny + findContours）、 边缘检测（Canny/Sobel/Laplacian）。支持上传图片、参数实时调节、 左右对比原图与处理结果。后端采用 Python + Flask，部署于云服务器。

基于 face-api.js + TensorFlow.js 的浏览器端实时人脸检测系统。 调用用户摄像头，实时检测画面中的人脸并绘制标注框，支持 68 个面部关键点检测、 7 种表情识别（中性/开心/悲伤/愤怒/恐惧/厌恶/惊讶）、年龄性别预测。 所有模型计算在浏览器本地通过 WebGL 加速完成，不上传任何视频数据，保护用户隐私。 支持三档精度切换、截图保存、多摄像头切换，实时显示 FPS、人脸数、置信度、运行时长。 纯前端实现，零服务器资源消耗。

基于 jieba + snownlp 的中文文本深度分析平台，支持 3D 动态词云、情感变化曲线、 命名实体关系图、关键词提取、词性分布、文本统计仪表盘等 6 种可视化展示。 用户可粘贴任意文本或选择示例文本，系统即时分析并以炫酷可视化方式呈现结果。 后端采用 Python + Flask，部署于云服务器。