MATLAB实现基于LBP的实时人脸表情识别系统（GUI界面版）

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了图形化人脸表情识别系统，支持图片和实时摄像头输入。通过人脸检测与对齐预处理，结合局域二值模式（LBP）特征提取算法，实现愤怒、喜悦等表情的快速分类识别。

详 情 说 明

基于局域二值模式的实时人脸表情识别系统（GUI界面版）

项目介绍

本项目利用Matlab构建了一个图形化交互界面，实现对静态图片或实时摄像头捕获的人脸表情进行自动识别。系统采用完整的处理流程，包括人脸检测与对齐、LBP特征提取、机器学习分类以及结果可视化，能够快速准确地识别出高兴、悲伤、惊讶等七种基本人类表情。

功能特性

• 多模式输入支持：可处理静态图像文件（JPG、PNG等）或实时摄像头视频流
• 实时表情识别：在视频流模式下能够动态更新识别结果并显示置信度
• 高精度识别：结合LBP纹理特征与SVM/KNN分类器，确保识别准确性
• 直观的可视化界面：清晰标注人脸区域并显示表情分类结果及概率
• 数据导出功能：支持生成CSV格式的识别报告，便于后续分析

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，图形界面将自动加载
2. 选择输入源：点击相应按钮选择图像文件或启动摄像头
3. 实时识别：系统自动检测人脸并进行表情分类，结果实时显示在界面中
4. 查看结果：界面会标注每个人脸区域并显示表情类别及置信度
5. 导出数据：可选择将识别结果导出为CSV报告文件

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具包依赖：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件要求：支持摄像头访问，内存不少于4GB
• 分辨率要求：摄像头分辨率不低于640×480像素

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心控制中心，负责图形用户界面的初始化与布局，实现了摄像头控制、图像文件加载、实时视频流处理以及表情识别结果显示等关键功能的集成调度。它协调人脸检测模块、特征提取算法和分类器的调用流程，同时管理识别结果的视觉呈现与数据导出操作。