基于Gabor二维滤波器的面部表情识别MATLAB项目

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于Gabor二维滤波器的面部表情识别系统，通过多尺度、多方向纹理特征提取和分类，适用于人脸表情分析。

详 情 说 明

基于Gabor二维滤波器的面部表情识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Gabor二维滤波器的面部表情特征提取和识别系统。系统通过设计多尺度、多方向的Gabor滤波器组，对人脸图像进行纹理特征提取，有效捕捉面部肌肉的细微变化，并利用支持向量机(SVM)分类算法实现表情识别。该系统适用于人脸表情分析、情感计算等应用场景。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用不同频率的Gabor滤波器捕捉面部纹理的粗细特征
• 多方向纹理分析：通过多个方向的滤波器提取不同角度的面部肌肉变化特征
• 高效表情分类：基于SVM算法实现高兴、悲伤、愤怒、惊讶、中性等表情的准确识别
• 可视化支持：提供Gabor滤波后的特征图像可视化，便于分析滤波效果
• 特征数据输出：输出提取的Gabor特征向量，支持进一步数据分析

使用方法

1. 准备输入图像：准备RGB或灰度人脸图像（建议尺寸128×128像素以上），要求正脸图像，面部区域清晰可见，支持jpg、png、bmp等常见格式

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

- 图像预处理和面部区域检测 - Gabor滤波器组生成与特征提取 - 表情分类识别 - 结果输出与可视化

1. 获取输出结果：

- 主要输出：表情分类结果（如"高兴"、"悲伤"等） - 辅助输出：Gabor滤波特征图像 - 特征数据：提取的Gabor特征向量文件

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存，处理高分辨率图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用空间用于程序运行和临时文件存储

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理、Gabor滤波器参数设置与核生成、多通道图像滤波处理、特征向量提取与降维、SVM分类模型加载与表情预测，以及最终的结果可视化与输出。该文件通过协调各功能模块实现了从原始图像输入到表情识别结果输出的完整处理链路。