Обосновывается актуальность распознавания эмоций по лицу, формулируются проблема, цель и задачи проекта. Уточняются аудитория и ожидаемый продукт: учебная презентация с демонстрацией работы нейросети и её ограничений.

Объясняются понятия компьютерного зрения, нейросети, классификации, обучающей выборки и вероятности. Рассматривается, почему результат алгоритма отражает сходство изображения с примерами, а не достоверное знание о переживаниях человека.

Кратко описывается развитие автоматического анализа мимики: от ручных правил и простых программ до современных моделей компьютерного зрения. Показывается, как менялись возможности и доступность распознавания эмоций.

Раскрываются этапы обработки изображения: получение кадра, обнаружение лица, анализ области лица и классификация. Сопоставляются признаки улыбки, положения губ, глаз и бровей, а также объясняется роль сочетания признаков.

Рассматривается подготовка размеченных изображений и обучение модели на примерах. Объясняется влияние разнообразия данных, качества разметки, освещения, ракурса, возраста, индивидуальных особенностей и закрытого лица на точность.

Описываются решения для образования, медицины, сервисов, игр и безопасности, а также аналоги демонстрационных систем. Обсуждаются согласие на съёмку, конфиденциальность, предвзятость и недопустимость поспешных выводов.

Определяется состав учебной презентации и демонстрации: схема распознавания, сравнение радости и грусти, примеры применения и ограничений. Устанавливаются требования к понятности, наглядности, безопасности и проверяемости материала.

Составляется последовательность подготовки презентации и эксперимента, распределяются роли участников. Подбираются компьютер, программа для слайдов, безопасный сервис или модель, таблица результатов и изображения с разрешённым использованием.

Отбираются примеры изображений и условия проверки, разрабатывается сценарий сравнения выражений лица и качества снимка. Заранее задаются правила фиксации ответов системы, чтобы демонстрация была повторяемой и не собирала лишние данные.

Готовятся слайды с понятными объяснениями, схемой этапов обработки изображения и иллюстрациями признаков радости и грусти. В презентацию включаются инструкции к демонстрации, пояснения вероятностей и предупреждение об ограничениях алгоритма.

Проверяется выбранная модель на подготовленных примерах при разных выражениях лица и условиях съёмки. Результаты классификации и показанные вероятности заносятся в таблицу; участники не пытаются определять реальные чувства людей.

Сопоставляются результаты демонстрации, отмечаются верные ответы и ошибки при изменении освещения, ракурса или выражения. По итогам уточняются формулировки, изображения и пояснения презентации, чтобы исключить чрезмерные обещания точности.

Презентация и демонстрация проверяются на одноклассниках или учителе. Собираются отзывы о понятности схемы, полезности примеров и удобстве показа, после чего оценивается соответствие продукта цели и требованиям проекта.

Подводятся итоги создания презентации и демонстрационного прототипа. Формулируются ответы на поставленные задачи, оценивается практическая польза распознавания эмоций и подчёркивается необходимость человеческой оценки и соблюдения приватности.