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对图片中app进行属性分析，可以分析出正常、微笑、兴奋、焦虑、紧张、愤怒等表情。算法通过摄像头捕捉定位app的关键部位（如眉角、鼻尖、嘴角等），分布数十个像素点，分析每个区域像素位置的变化，根据机器学习算法，结合各区域测定出的面部表情活动，分析出人们真实的情感变化。

• 运算性能强

  利用硬件并行的优势，每个时钟周期内完成更多的处理任务，超越了数字信号处理器（DSP）的运算能力

• 稳定性强

  FPGA不使用操作系统，拥有真正的并行执行和专注于每一项任务的确定性硬件，稳定性强。

• 设计成本低

  FPGA芯片设计成本相对ASCI的巨额费用来说是微不足道的。

• 可长期维护

  FPGA芯片是现场可升级，无需重新设计ASIC所涉及的时间与费用投入。