MATLAB的表情识别

资 源 简 介

MATLAB的表情识别

详 情 说 明

在MATLAB中实现基于EigenFace的表情识别，核心思想是通过降维技术提取人脸的关键特征。EigenFace方法利用主成分分析（PCA）将高维人脸图像转换为低维特征空间，这些特征向量被称为"特征脸"。

流程可分为四个关键步骤：首先构建训练集，统一所有人脸图像的尺寸和灰度；接着计算平均脸，并求得每张图像的偏差矩阵；然后通过协方差矩阵获取特征值和特征向量，筛选出最具代表性的特征脸；最后将待识别表情投影到特征空间，通过距离度量（如欧氏距离）匹配最接近的训练样本。

该方法对光照和角度变化较敏感，通常需要配合预处理（如直方图均衡化）提升鲁棒性。MATLAB的矩阵运算优势能高效完成PCA计算，而内置的图像处理工具箱简化了人脸对齐和归一化操作。扩展方向可考虑结合LBP或HOG特征增强局部纹理表达能力。