goc2021_latimums:通过视频流更好地沟通 源码

代码2021的游戏-Latimums团队 主意 我们是三个住在法国南部并参加比赛的朋友。 我们选择了DOCLER HOLDING提出的“实时流媒体挑战”。 我们发现,在日常的视频会议中,真正的问题是缺乏完整的交流,包括人类非语言交互和面部表情,尤其是对于实时流媒体而言,演讲者希望向对话者人群传达重要信息。 对于演讲者:了解她的信息已被听众理解并被听众理解是改善或调整她的交流策略的关键反馈。 我们的解决方案提供了即时面部表情识别(FER)的方法,以便在演讲者的特定时刻或整个直播过程中向演讲者提供反馈。 举个例子。 数学老师为学生提供直播课程。 在课程中,教授想知道学生的理解范围。 通过单击“激活FER”按钮,然后询问对话者他们是否理解先前的解释,屏幕上将显示统计信息,指示在每个网络摄像头中检测到的负面情绪的百分比,其含义可能是“是的,学生有理解”或“不,不是那么多”。 参考 标题 网