基于MATLAB GUI的LBP+SVM人脸表情识别_matlab函数extractlbpfeatures

基于MATLAB GUI的LBP+SVM人脸表情识别

人脸表情是人类交流中非常重要的一部分。随着人工智能技术的不断发展，利用计算机自动识别人脸表情已经成为了一个很有前景的研究方向。本文将介绍利用MATLAB GUI实现基于局部二值模式（LBP）和支持向量机（SVM）的人脸表情识别。

1. 数据集

在本文中，我们使用FER-2013数据集，该数据集包含35887张人脸图片，其中28709张用于训练，7178张用于测试。这些图片的大小不一，需要进行前期处理。由于每个人脸图片都对应着一个表情标签，我们可以使用MATLAB内置的imread函数加载图片，同时读取其标签。

2. 特征提取

在人脸表情识别中，需要选取合适的特征描述符提取人脸图像的特征，以便于后续分类器的训练和识别。在本文中，我们使用局部二值模式（LBP）作为特征描述符。LBP是一种灰度不变的纹理特征，它对每个像素点的八邻域进行二值化操作，并将二进制码转换成十进制数表示该像素点的特征值。

在MATLAB中，我们可以通过使用extractLBPFeatures函数快速提取LBP特征。extractLBPFeatures 函数将每个图像重新缩放为指定的大小，并计算每个像素的LBP值。我们可以指定LBP算法使用的半径和邻居像素数。

3. 分类器训练

在本文中，我们使用支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种二分类模型，可以用于数据分类和预测。在SVM中，我们需要选择一个合适的核函数，以便更好地拟合数据。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和径向基核函数。我们选择径向基核函数，同时使用交叉验证选择出最佳的