MATLAB面部表情情感识别系统 - 实时多模态情感分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用深度学习技术实现实时面部表情分析，可识别六种基本情感及中性状态，支持摄像头实时流和静态图像输入。系统高效轻量，适用于人机交互、心理学研究等领域。

详 情 说 明

基于面部表情分析的智能情感检测系统

项目介绍

本项目开发了一个实时人脸情感识别系统，能够通过摄像头、静态图片或视频文件输入，自动检测人脸并分析其对应的情感状态。系统可识别高兴、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶六种基本情感以及中性状态，并提供直观的可视化结果与数据记录功能。

功能特性

• 多模态输入支持：支持实时摄像头视频流、静态图像文件（jpg, png, bmp）以及预录制视频文件（avi, mp4）的分析。
• 高精度情感识别：采用先进的人脸检测与情感分类技术，准确识别七种情感状态。
• 丰富的输出展示：

* 在原图像上实时标注人脸区域并显示情感标签。 * 提供主要情感分类结果及详细的情感概率分布（柱状图或百分比）。

• 数据记录功能：可选地将分析结果（时间戳、情感类型、置信度）保存至Excel或文本文件，便于后续分析。

使用方法

1. 准备环境：确保满足下方的系统要求，并安装所有必要的依赖库。
2. 启动系统：运行主程序文件以启动系统。
3. 选择输入模式：根据提示选择实时摄像头分析、图片文件分析或视频文件分析模式。
4. 查看结果：系统将自动处理输入源，并在界面中显示带有人脸框和情感标签的实时画面或结果图像，同时展示情感概率分布。
5. 保存结果（可选）：在程序界面或设置中启用数据记录功能，分析结果将自动保存到指定文件中。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11 或 Linux 主流发行版 (如 Ubuntu 18.04+)
• 编程语言：Python 3.7 或更高版本
• 内存：推荐 8GB 或以上
• 硬盘空间：至少 1GB 可用空间
• 摄像头（如使用实时模式）：支持的标准USB摄像头或内置摄像头
• 依赖库：主要依赖 OpenCV, NumPy, Pandas, Matplotlib 及深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），具体版本见 requirements.txt 文件。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中枢和用户交互界面，其核心功能包括：初始化系统参数与图形界面；提供模式选择菜单以接收用户的输入源指令；根据所选模式调用相应的人脸检测与情感分析模块处理视频流或图像数据；实时渲染并显示分析结果，包括标注人脸框、情感标签和概率分布图；最后，它还负责管理分析结果的数据记录与输出保存流程。