1.一种基于深度学习的情绪舒缓系统，其特征在于，包括：

视频采集模块，通过架设在用户房间中的摄像头对用户的房间进行拍摄，得到用户房间的监控视频；

视频提取模块，根据用户录入的用户图像将用户房间的监控视频的各个视频帧中包括用户图像的视频帧提取出来，并重新组成用户的特有视频；

视频分解模块，将用户的特有视频的各个视频帧中的用户的面部图像提取出来，通过表情识别模块得到各个视频帧中用户的表情，并且将用户表情一致的视频帧按照时间顺序组合成多个用户情绪动作视频；

表情识别模块，将面部图像的特征值提取出来，根据提取出来的特征值在表情数据库中查找与该特征值对应的表情，并将查找到的表情进行输出；

表情数据库，用户存储特征值以及特征是所对应的表情；

视频处理模块，将每一个用户情绪动作视频中设定时间间隔的视频帧分别提取出来，并且根据提取出的视频帧分别在动作数据库中查找用户动作；

动作数据库，用于存储动作图像和动作图像所对应的动作；

信息汇总模块，用于将用户表情与用户在该用户表情时的用户动作进行记录，并且在性格数据看库中查找对应的性格作为用户的性格进行输出；

性格数据库，用于存储性格、性格所对应的表情和动作；

执行模块，当表情识别模块识别到的表情为设定的表情的时候，在互联网中查找该用户的性格所对应的舒缓方法，下载并执行该舒缓方法的指令。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的情绪舒缓系统，其特征在于，所述视频提取模块，包括：用户录入模块，用于接受用户录入的要进行情绪舒缓的人员的用户图像，并将录入的用户图像使用特征值提取模块进行特征值的提取；

特征值提取模块，用于提取图像中的特征值，并且将图像的特征值输出；

视频帧处理模块，分别将每一个视频帧进行均匀的分割，得到每一个视频帧分割后的图像，并将每一个视频帧分割后的图像使用特征值提取模块进行特征值的提取，得到每一个帧的特征值组；

特征值匹配模块，将所有视频帧的特征值组中含有用户图像特征值的视频帧筛选出来；

视频重组模块，将特征值匹配模块中筛选出的视频帧根据时间顺序进行拼接，得到用户的特有视频。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的情绪舒缓系统，其特征在于，所述用户录入模块中，将用户图像均匀分割处理，得到若干个用户图像块，并且将若干个用户图像块分别通过特征值提取模块进行提取特征值，得到对应的用户图像特征矩阵；

所述视频帧处理模块中将分别将每一个视频帧进行均匀的分割成为与所述用户图像块尺寸一致的视频帧分割后的图像，并分别通过特征值提取模块进行提取特征值，得到对应的视频帧特征矩阵；

所述特征值匹配模块，将所有视频帧的视频帧特征矩阵中包含有用户图像特征矩阵的视频帧筛选出来。

4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的情绪舒缓系统，其特征在于，所述执行模块，包括：表情判断模块，用于接收表情识别模块识别到表情，并且与设定的表情进行对比，当表情识别模块识别到的表情为设定的表情时，生成执行信息；

方法查找模块，当表情判断模块生成执行信息时，通过信息汇总模块获取该用户的性格，并根据该用户的性格在互联网的舒缓方法数据库中查找该性格所对应的舒缓方法；

舒缓方法数据库，用于存储性格以及性格所对应的舒缓方法和舒缓方法的指令；

舒缓执行模块，从舒缓方法数据库中将对应的舒缓方法的舒缓方法的指令进行缓存，缓存后执行该舒缓方法的指令。

5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的情绪舒缓系统，其特征在于，所述表情数据库、动作数据库以及性格数据库分别存储在服务器的数据存储区中，所述表情数据库、动作数据库以及性格数据库分别根据数据量的大小动态的占用服务器的数据存储区的空间。