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人脸表情识别:基于MATLAB GUI,利用LBP+SVM提取脸部动态特征进行人脸表情识别(含Matlab源码,第1369期).mp4

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简介:
用户佛怒唐莲提供的视频包含了相应的完整代码,这些代码均可直接运行,并且经过验证确认其可用性,特别适合初学者。具体而言:1、代码压缩包包含的主函数为main.m,其他函数则存在于独立的m文件中;无需提供运行结果效果图。2、代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现错误,请根据系统提示进行相应的调整;若遇到无法解决的问题,欢迎通过私信与博主联系寻求帮助。3、为了方便使用,提供了详细的运行操作步骤:步骤一,将所有相关文件放置在Matlab的工作目录下;步骤二,双击打开main.m文件进行启动;步骤三,点击“运行”按钮以执行程序并获得最终结果。4. 对于需要进一步咨询或服务的用户,可以通过私信与博主沟通或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。此外,还提供以下辅助服务:4.1 提供博客或资源的完整源代码;4.2 协助复现相关期刊或参考文献中的内容;4.3 根据需求定制Matlab程序;4.4 开展科研合作项目。

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客服
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  • MATLAB GUI结合LBPSVM分析的【附带Matlab 1369】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB GUI,结合局部二值模式(LBP)和支撑向量机(SVM),实现基于面部动态特征的人脸表情识别系统,并提供完整的MATLab源代码。 在上发布的“佛怒唐莲”系列视频中的每个视频都有对应的完整代码,并且这些代码都是可以运行的,经过亲测确认有效,非常适合编程初学者使用。 1. **压缩包内容**: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件。 2. **运行环境和注意事项**: - 请在Matlab 2019b版本中进行测试。如果出现错误,请根据提示修改代码;如遇问题,可以向博主咨询。 3. **操作步骤**: - 步骤一:将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:运行程序并等待结果生成。 4. **仿真咨询及其他服务** 如果需要更多帮助或定制化需求,可以联系博主进行询问。具体的服务包括但不限于: 1. 博客或资源的完整代码提供 2. 学术论文或参考文献复现 3. MATLAB程序定制开发 4. 科研合作项目
  • MATLAB程序_绪与面
    优质
    本项目基于MATLAB开发的人脸动态特征分析系统,专注于人脸表情识别,通过提取和处理面部表情特征来判断相应的情绪状态。 通过训练Jaffe数据库,可以实现识别人脸的高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情,并圈出这些表情。系统还可以调用电脑摄像头进行实时监测。内附使用说明,方便用户操作。该程序仅供学习参考之用。
  • MATLAB程序
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套脸部动态特征的人脸表情识别程序,通过分析面部关键点变化实现对六种基本情绪的自动辨识。 通过训练Jaffe数据库,可以识别人脸的高兴、惊讶、恐惧、生气等六种表情,并将其圈出。系统还可以调用电脑摄像头进行实时监测。附有使用说明,可供学习参考。
  • MATLAB程序_MATLAB, MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的人脸表情识别系统。通过图像处理和机器学习技术,准确提取并分析面部特征,实现对多种基本表情的有效识别与分类。 人脸表情识别的MATLAB程序包含详细的运行说明与测试数据库。
  • MATLAB的面程序
    优质
    本项目为一款基于MATLAB开发的人脸表情识别软件,专注于捕捉并分析面部动态特征以实现对人脸六种基础情绪(快乐、悲伤等)的有效辨识。 通过训练Jaffe数据库,可以识别人脸的六种表情:高兴、惊讶、恐惧和生气,并圈出这些表情。系统还可以调用电脑摄像头进行实时监测。附有使用说明,方便用户操作。此项目仅供学习参考之用。
  • SVM
    优质
    本研究运用支持向量机(SVM)算法进行人脸表情识别,通过优化特征提取和模式分类过程,提高情感计算在人机交互中的准确性与效率。 基于SVM的人脸表情识别程序使用C++编写,可以直接点击运行。该程序包含已经训练好的模型,下载后无需额外配置环境即可直接查看效果。
  • Keras
    优质
    本项目运用深度学习框架Keras构建卷积神经网络模型,旨在有效识别图像中的人脸表情,涵盖多种常见情绪类别。 里面是已经训练好的人脸表情识别模型,只需要将照片路径调对即可进行识别。在使用之前请确保已安装好keras和TensorFlow。如果有任何问题,请留言询问。
  • MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB平台进行人脸表情识别,通过图像处理技术提取面部特征,并采用机器学习方法训练分类模型,实现对多种基本表情的有效识别。 使用LBP+LPQ特征提取技术,通过调用摄像头实时采集人脸数据,并能够识别开心、惊讶、平静、生气四种表情。主函数为main,可以直接运行。
  • 优质
    本项目专注于开发高效的表情识别技术,通过分析面部特征来解读人类的情绪状态,旨在提供一种准确、快速的人脸情绪识别解决方案。 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序利用Gabor小波变换提取人脸表情特征,并构造表情弹性图。该系统采用基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现对人脸表情的有效识别,在Visual Studio 2010环境下运行通过。
  • MATLAB GUI模板匹配的【附带Matlab 2533】.mp4
    优质
    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB GUI进行人脸识别,通过模板匹配技术实现。内容包括算法原理介绍和实际操作演示,并提供完整Matlab源代码下载(编号2533)。适合编程爱好者和技术研究人员学习参考。 在平台上,“佛怒唐莲”上传的视频都配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 运行后可以得到与示例一致的结果效果图。 2. 可支持的Matlab版本为2019b,如遇问题,请根据提示进行修改或联系博主求助。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置在当前Matlab工作目录下; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序完成并查看结果。 4. 若需要更多帮助或服务,请联系博主。 例如: - 获取博客中资源的完整代码 - 复现相关期刊或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序 - 科研合作