MATLAB实现基于LBP-LPQ特征融合与PCA-SVM的人脸表情识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过LBP和LPQ特征融合提取人脸表情的纹理信息，结合PCA降维和SVM分类器，实现高效准确的表情识别。系统适用于图像处理与模式识别研究。

详 情 说 明

基于LBP-LPQ特征融合与PCA-SVM的人脸表情识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的人脸表情识别系统。系统首先利用LBP（局部二值模式）提取人脸表情的纹理特征，并结合LPQ（局部相位量化）特征来增强对模糊和光照变化的鲁棒性。随后，将两种特征进行有效融合，形成更具表达能力的联合特征表示。为处理高维特征带来的计算复杂度，采用PCA（主成分分析）进行降维处理。最后，使用SVM（支持向量机）构建分类器，完成对高兴、悲伤、愤怒、惊讶等多种基本表情的准确分类与识别。

功能特性

• 多特征融合：结合LBP的纹理描述能力与LPQ的频率相位信息，提升特征表达能力。
• 维度约简：利用PCA对高维融合特征进行降维，保留关键信息的同时提高后续分类效率。
• 高效分类：采用SVM分类器，实现高精度的表情类别判定。
• 全面可视化：提供特征分布、分类边界、混淆矩阵及识别结果对比等多种可视化图表，便于分析与评估。

使用方法

1. 数据准备：将标准人脸表情数据库（如JAFFE、CK+）的图像放置于指定目录。确保图像已完成人脸检测、尺寸归一化及灰度化等预处理。
2. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行特征提取、融合、降维、模型训练与评估的完整流程。
3. 结果获取：程序运行结束后，将在命令行输出测试集识别准确率等关键指标，并在指定文件夹生成特征文件、分类结果及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心处理流程，具体包括：图像数据的读取与加载、LBP与LPQ特征的分别提取与计算、两种特征的串联融合、利用PCA对融合后的高维特征进行降维以提取主成分、支持向量机分类模型的训练与优化、对测试集样本进行表情分类预测，以及最终识别准确率的计算与各类结果的可视化展示。