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MATLAB实现基于LBP-LPQ特征融合与PCA-SVM的人脸表情识别系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目通过LBP提取纹理特征与LPQ进行多特征融合，结合PCA降维和SVM分类器构建高效人脸表情识别系统，提升分类准确性与特征表达能力。
详 情 说 明
基于LBP-LPQ特征融合和PCA-SVM的人脸表情识别系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的人脸表情识别系统，通过结合LBP（局部二值模式）和LPQ（局部相位量化）两种纹理特征进行特征融合，并利用PCA（主成分分析）进行降维处理，最终采用SVM（支持向量机）分类器进行表情分类。该系统能够自动识别输入人脸图像的表情类别，并提供详细的性能评估报告。
功能特性
- 多特征提取：采用LBP方法提取人脸表情的纹理特征，同时结合LPQ特征增强特征表达能力
- 特征融合：将LBP和LPQ特征进行有效融合，提升特征的判别能力
- 降维处理：使用PCA对高维融合特征进行降维，减少计算复杂度并消除冗余信息
- 高效分类：基于SVM构建稳健的表情分类器，实现多类别表情识别
- 全面评估：提供完整的性能评估指标，包括准确率、混淆矩阵、精确率、召回率和F1分数等
使用方法
数据准备
- 准备人脸表情图像数据集（如JAFFE、CK+等标准数据库）
- 图像格式支持JPEG、PNG等常见格式
- 确保图像为已裁剪的人脸区域，包含完整的面部表情
- 准备对应的表情类别标签文件
运行流程
- 配置数据集路径和参数设置
- 运行主程序开始特征提取和模型训练
- 系统将自动完成特征融合、降维处理和分类器训练
- 查看输出的识别准确率报告和性能评估结果
- 获取训练好的SVM模型文件用于后续预测
结果输出
- LBP、LPQ特征向量及融合特征矩阵
- PCA降维后的特征数据集
- SVM分类器模型文件
- 表情识别准确率报告和分类性能评估
- 混淆矩阵和可视化识别结果
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 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）
- 足够的内存容量以处理图像数据集（建议8GB以上）
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现了以下功能：图像数据读取与预处理、LBP纹理特征提取、LPQ特征计算、多特征融合处理、PCA降维分析、SVM分类器训练与优化、模型性能评估验证以及结果可视化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各个模块顺序执行，完成从原始图像输入到最终表情识别结果输出的完整处理链条。
