基于MATLAB的初学者友好型人脸表情识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个简洁的人脸表情识别系统，支持七种基本表情分类。通过图像预处理、特征提取和SVM分类器完成识别，适合初学者学习图像处理与模式识别基础。包含完整的可视化界面和详细注释。

详 情 说 明

基于图像处理的表情识别系统 (MATLAB实现)

项目介绍

本项目是一个面向初学者的MATLAB程序，旨在通过经典的图像处理和机器学习技术，实现对静态图像中人脸七种基本表情（高兴、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中性）的自动识别。程序结构清晰，代码注释完整，适合作为图像分类和模式识别领域的入门实践项目。

功能特性

• 多表情识别：能够识别七种人类基本情感状态。
• 完整处理流程：集成了图像预处理、特征提取和分类识别的标准流程。
• 灵活输入支持：支持处理单张图片或小型图片数据集。
• 结果可视化：在原始图像上直观地标注出人脸区域和识别结果。
• 批量处理与统计：可对多张图片进行批量识别，并生成详细的统计报告。

使用方法

1. 准备输入：准备一张或多张符合要求的人脸图像（JPG/PNG格式，正面，光线均匀）。
2. 运行程序：在MATLAB中运行主程序文件。
3. 选择模式：根据提示选择单张图片识别模式或批量识别模式。
4. 选择输入源：

* 单张模式：通过文件选择对话框选取一张图片。 * 批量模式：选择包含多张图片的文件夹。

1. 查看结果：

* 程序将显示带有人脸框和表情标签的结果图像。 * 对于批量处理，程序会在指定目录下生成一个包含所有图片识别结果（文件名、预测表情、置信度）的CSV格式统计报告。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB R2018a或更高版本。
• 必要工具箱：必须安装 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了表情识别系统的核心功能。它负责协调整个识别流程的启动与执行，包括接收用户的输入指令、调用图像预处理模块进行人脸定位与标准化、利用特征提取算法获取人脸图像的显著信息、加载预训练的机器学习模型完成表情分类，并最终将识别结果及置信度以可视化图形和统计报告的形式呈现给用户。