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

资 源 简 介

本项目在MATLAB中开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过LBP和LPQ特征融合提取纹理信息，结合PCA降维和SVM分类器，实现了精准的表情识别。

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

本项目实现了一个完整的人脸表情识别系统。通过融合LBP（局部二值模式）和LPQ（局部相位量化）两种特征提取方法，结合PCA（主成分分析）降维技术和SVM（支持向量机）分类器，构建了一个高效准确的人脸表情识别模型。该系统能够对输入的人脸表情图像进行分类识别，输出对应的表情标签和识别置信度。

功能特性

• 多特征融合：结合LBP纹理特征和LPQ相位特征，提供更丰富的特征表示
• 特征降维：使用PCA方法有效降低特征维度，提高计算效率
• 高精度分类：采用SVM分类器实现准确的表情分类
• 完整流程：包含数据预处理、特征提取、模型训练、表情识别全流程
• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵等全面的评估指标

使用方法

训练阶段

1. 准备带标签的人脸表情图像数据集（如JAFFE、CK+等）
2. 运行训练程序，系统将自动完成特征提取、融合、降维和模型训练
3. 训练完成后生成SVM分类器模型文件（.mat格式）

识别阶段

1. 输入待识别的人脸表情图像（支持jpg、png、bmp格式）
2. 系统自动进行特征提取和分类识别
3. 输出表情分类标签和对应的置信度得分

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括整个表情识别系统的启动与运行调度，负责协调数据读取、特征提取与融合、降维处理、模型训练与评估以及最终的表情分类识别等各个环节的顺序执行与参数传递。该文件作为系统入口，封装了从图像输入到结果输出的完整处理链路。