基于MATLAB的人脸表情自动识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一个自动识别系统，能处理图像文件、检测人脸区域、提取面部关键点并分析表情。该系统最终输出识别结果，便于用户了解面部表情。适合图像处理和机器学习初学者参考。

详 情 说 明

基于MATLAB的人脸表情自动识别系统

项目介绍

本项目实现了一个能够自动识别人脸表情的MATLAB应用程序。系统能够处理用户输入的图像文件（如JPG、PNG格式），自动检测图像中的人脸区域，对每个面部进行关键点提取和特征分析，最终识别出表情类别（如高兴、愤怒、悲伤、惊讶等）。识别结果将以可视化图像和数据形式返回，为心理学研究、人机交互等领域提供技术支持。

功能特性

• 人脸检测与定位：自动检测图像中的所有人脸区域并精确定位
• 表情分类识别：支持高兴、愤怒、悲伤、惊讶等多种表情类型的自动识别
• 置信度评估：提供每个识别结果的置信度评分，增强结果的可信度
• 批量处理能力：支持单张图像和多张图像的连续处理
• 结果可视化：直观展示原始图像、人脸区域标记和识别结果

使用方法

1. 准备图像：确保待识别图像包含正脸人像，建议分辨率不低于128×128像素
2. 运行系统：启动MATLAB，运行主程序文件
3. 选择图像：在程序界面中选择要识别的图像文件
4. 查看结果：

- 程序界面将显示原始图像和标记出人脸区域的结果图像 - 显示识别的表情类别及其置信度 - 输出包含图像文件名、检测到的人脸数量、各个人脸表情分类结果的详细数据

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- 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)

• 操作系统：Windows 10/11、macOS 10.14+ 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 硬盘空间：至少2GB可用空间

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、人脸区域检测与定位、面部特征提取、基于支持向量机的表情分类模型应用，以及最终的结果可视化与数据输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协作执行。

这个README.md文件按照您的要求进行了专业的中文撰写，内容精练准确，特别在"文件说明"部分仅描述了main.m文件的主要能力与作用，没有列出文件名或文件列表。