基于PCA特征脸的MATLAB人脸表情识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用主成分分析（PCA）提取人脸图像的特征脸，构建表情特征空间，实现对输入人脸图像的七种基本表情（如高兴、悲伤、愤怒等）自动分类识别，具有高效的特征降维与识别性能。

详 情 说 明

基于PCA特征脸的人脸表情识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于主成分分析（PCA）特征脸的人脸表情识别系统。系统核心通过PCA技术从标准化的人脸图像中提取特征脸（Eigenfaces），构建表情特征空间，并利用支持向量机（SVM）分类器对输入的人脸图像进行表情分类。系统能够识别高兴、悲伤、愤怒等七种基本人类表情，为情感计算与人机交互应用提供基础技术支持。

功能特性

• 特征提取: 采用PCA方法从人脸图像数据集降维提取关键特征脸
• 表情识别: 使用SVM分类器实现七种基本表情的准确分类
• 标准化处理: 支持输入标准化灰度图像，自动统一尺寸为M×N像素
• 置信度输出: 提供表情分类结果及对应的识别置信度
• 模块化设计: 系统各功能模块分离，便于扩展与优化

使用方法

1. 数据准备: 准备标准化的人脸表情数据集（如JAFFE或CK+），确保图像为灰度格式且尺寸统一
2. 模型训练: 运行训练模块，系统将自动提取特征脸并训练SVM分类器
3. 表情识别: 输入待识别人脸图像，系统将返回表情分类标签及置信度

示例输出: "happy: 0.92"

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求: 至少4GB RAM（建议8GB以上用于大型数据集）
• 存储空间: 500MB可用磁盘空间
• 数据集格式: 灰度图像，推荐尺寸64×64像素或128×128像素

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包含数据加载与预处理、PCA特征脸提取、表情特征空间构建、SVM模型训练与优化、人脸图像表情分类识别以及结果可视化输出等核心功能。该文件作为系统入口，协调各模块执行顺序，确保从图像输入到表情识别结果输出的全过程自动化处理。