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基于MATLAB的LBP与LPQ算法融合的人脸表情识别及SVM分类程序.rar

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简介：
本资源提供了一种结合LBP和LPQ特征提取方法，并利用SVM进行分类的人脸表情识别系统，实现代码采用MATLAB编写。 基于MATLAB的人脸表情识别研究采用LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）算法的融合方法。这种方法结合了两种特征提取技术的优势，提高了人脸识别系统在不同光照条件下的鲁棒性和准确性。通过使用MATLAB平台实现这一方案，可以有效地分析和分类人脸图像中的表情变化，为情感计算、人机交互等领域提供技术支持。

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  • 基于MATLAB的LBP与LPQ算法融合的人脸表情识别及SVM分类程序.rar
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    本资源提供了一种结合LBP和LPQ特征提取方法，并利用SVM进行分类的人脸表情识别系统，实现代码采用MATLAB编写。 基于MATLAB的人脸表情识别研究采用LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）算法的融合方法。这种方法结合了两种特征提取技术的优势，提高了人脸识别系统在不同光照条件下的鲁棒性和准确性。通过使用MATLAB平台实现这一方案，可以有效地分析和分类人脸图像中的表情变化，为情感计算、人机交互等领域提供技术支持。
     
  • 【图像识别】利用LBP与LPQ算法结合的人脸表情识别Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供基于LBP（局部二值模式）和LPQ（局部相位量化）算法相结合的人脸表情识别Matlab实现代码，适用于科研与学习。 基于LBP+LPQ算法融合的人脸表情识别matlab源码.zip
     
  • 基于HOG+LBP+SVM的人脸识别特征融合方法
    优质
    本研究提出了一种结合HOG与LBP特征，并利用SVM进行分类的人脸识别方法，有效提升了人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 采用LBP和HOG特征提取融合以及SVM分类的人脸识别程序。
     
  • 基于Matlab的LBP和LPQ特征提取及SVM、PCA的表情识别源码
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    本项目提供了一套基于Matlab的情感分析工具包，采用LBP与LPQ算法进行面部表情特征提取，并结合SVM分类器与PCA降维技术实现高效的表情识别。 对Jaffe人脸库进行识别测试时，将该库分为训练集和测试集两部分。首先对图片进行LBP（局部二值模式）与LPQ（局部相位量化）特征提取，然后使用SVM（支持向量机）分类器进行识别，并统计最终的识别率。
     
  • 基于OpenCV的SVM结合LBP的人脸识别程序
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    本项目开发了一个基于OpenCV库的人脸识别系统，采用支持向量机(SVM)和局部二值模式(LBP)算法相结合的方法，提高人脸识别的准确性和效率。 本程序利用LBP特征提取人脸，并使用SVM对这些特征进行训练与识别。所用的图像处理库为OpenCV2.4.9版本；通过测试标准标本人脸数据库中的样本，算法的识别率高达95%以上。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序_MATLAB表情识别, MATLAB人脸表情识别
    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。
     
  • 基于SVM的人脸表情识别
    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。
     
  • 基于MATLAB的人脸表情识别程序
    优质
    本项目采用MATLAB开发，实现对人脸六种基本表情（快乐、悲伤、惊讶等）的自动识别。利用图像处理技术及机器学习算法分析面部特征，准确度高且易于操作。 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。
     
  • 【人脸表情识别】利用MATLAB GUI结合LBP与SVM进行面部动态特征分析的人脸表情识别【附带Matlab源码 1369期】.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
     
  • 基于LBP的MATLAB人脸识别方法
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    本研究采用局部二值模式（LBP）算法，在MATLAB平台上实现高效的人脸识别系统。通过提取人脸特征并进行分类测试，验证了该方法的有效性与准确性。 该资源是基于MATLAB的LBP算法人脸识别程序，包含一个可以运行的程序及代码，可供交流学习使用。如有疑问可联系我。