随着大数据和互联网技术的快速发展，利用人工智能技术实现面部表情的自动识别推荐成为研究的热门话题。通过对基于Python的学生面部表情系统的功能需要进行讨论研究，这种跨平台计算机视觉和机器学习非常适用于面部表情自动识别技术，面部表情识别系统的实现将会对当前学生课堂图像的面部表情管理产生非常大的帮助。正是鉴于此种对潜在有明确场景的应用，完成设基于Python的学生面部表情识别系统，来更好的帮助教师进行学生听课专注信息的管理。

本系统使用当前大数据和人工智能环境下广泛使用的Python语言，配合灵活易用的SQLite数据库作为整个技术栈。采用面向对象的设计思路，结合经过验证的MVC开发模式，减少各个模块之间耦合，提升大型应用程序设计的编程实践。本系统主要有用户登录功能模块、面部表情识别能模块、用户管理功能模块和密码修改功能模块等。本系统按照软件工程的设计思想，不断迭代功能模块并最终实现。本系统的实现将会使用户对面部表情出入的管理得到更精准的掌控。

首先研究本系统的开发背景和目的意义及国内外研究现状，明确该系统要解决的问题在于自动识别面部表情中产生的各项信息的管理效率。从用户的使用角度出发，系统分为前台浏览查询模块和后台各项业务信息管理模块。在系统开发设计的语言选择上，采用的是非常流行的Python语言，后台数据库采用功能强大小巧灵活的SQLite。研发工具使用的IntelliJ IDEA。在明确系统研究的功能方向后，根据两大模块的功能要求，设计前台浏览和后台管理。

本系统最终的服务用户为普通用户，前台浏览界面必须要尽可能人性化，操作要方便易用，整体上界面要美观大方，方便用户能够快速方便的找到各类面部表情信息。因此在查询条件的设计上要关注用户最关心的内容：面部表情，在界面上要明确的制定这个设置条件，方便普通用户快速明确找到面部表情信息。同时在前台浏览界面设置导航栏方便用户跳转到个人信息浏览，方便用户进行个人信息的查看，最后系统能提供最新的出行信息浏览，前台界面要在整体上符合用户的使用习惯，符合一般软件界面的导航展示习惯。

本系统需要管理员要能够完整解决整个系统对外提供的各项信息的管理，实现面部表情识别，实现用户信息的管理，并能够对系统信息进行设置。

本系统解决面部表情自动识别的信息，通过学生课堂面部表情识别处理等流程一揽子解决学生面部表情管理人员在处理业务中遇到的各种效率低下信息，并实现管理人员各项面部表情信息的自动识别登记，从而实现学生停课状态自动化处理的方式改变。本系统通过前台浏览模块和后台管理模块的异步并行操作，一方面可以方便前台用户能够随时识别学生面部表情的信息，并进行随时随地的对面部表情出行登记；另一方面，后台管理员可以随时处理前台用户的面部表情信息，并进行自动识别处理，提升面部表情信息的处理和统计，这些都可以极大的提升学生课堂面部表情信息处理效率，提升用户使用该项业务系统的感知。

目录

1. 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 研究现状2

1.2.1 国外现状2

1.2.2 国内现状2

1.3 研究思路与方案3

1.4 论文的内容及安排3

2. 系统分析与开发技术5

2.1 系统功能概述5

2.2 可行性分析5

2.2.1 经济可行性分析5

2.2.2 技术可行性分析5

2.2.3 操作可行性分析6

2.3 系统需求分析6

2.3.1 普通用户活动分析7

2.3.2 系统管理员活动分析7

2.4 系统开发技术8

2.4.1 Python概述8

2.4.2 SQLite概述8

2.4.2 表情识别概述9

3. 系统设计11

3.1 系统整体功能模块设计11

3.2 各功能模块设计11

3.2.1 用户信息管理模块11

3.2.2 面部表情识别模块12

3.2.3 系统信息管理模块14

3.3 数据库设计15

3.3.1 数据库E-R图15

3.3.2 数据库表设计16

4. 系统实现18

4.1 用户登录册实现18

4.2 系统主界面实现18

4.3面部表情识别实现19

5. 总结与展望24

5.1 总结24

5.2 展望24

参考文献25

致谢27