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表情识别，采用Matlab源码，结合LBP、LPQ、SVM、PCA技术。

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简介：
通过对jaffe人脸库的识别测试，将该数据集细分为包含训练数据和测试数据的两部分。首先，运用LBP（Local Binary Patterns）与LPQ（Local Pattern Quantization）特征提取方法对图像进行特征提取，随后，利用支持向量机（SVM）分类器进行人脸识别，并最终统计出识别的准确率。

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  • 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。
     
  • 【图像识别】利用LBP与LPQ算法结合的人脸表情识别Matlab代码.zip
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    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。
     
  • 采用PCA技术的人脸表情识别方法
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    本文介绍了一种基于主成分分析（PCA）技术的人脸表情识别方法，通过降维和特征提取优化了表情识别精度与效率。 基于PCA方法的人脸表情识别方法，运行facialexpression即可，里面已经包含七种表情的图像数据。
     
  • 【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
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    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
     
  • LBP-TOP_top2d66_2d66_top_微表情识别_LBP-TOP_lbp_源码.zip
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    这是一个包含LBP-TOP算法实现代码的资源文件，适用于进行微表情识别研究和开发。下载后可以直接用于相关项目的实验与测试。 LBP-TOP_.top2d66_2d66.top_微表情识别_LBP-TOP_lbp_源码.zip
     
  • PCA与SVM结合的人脸识别代码.zip
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    本资源提供了一种基于PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）相结合的人脸识别算法的完整实现代码。通过PCA进行特征降维，再利用SVM分类器完成人脸识别任务，适用于研究与学习用途。 主成分分析（PCA）是人脸识别领域常用的特征提取方法之一。支持向量机（SVM）因其处理小样本、非线性及高维数据的能力以及利用核函数实现强大的泛化性能而备受青睐。本段落探讨了将快速PCA算法与多个训练好的支持向量机相结合的方法，用于人脸图像的特征选择和分类任务。具体来说，在人脸识别过程中，首先通过快速PCA提取并选择了关键的人脸特征向量；然后用这些选定的特征向量对多个人工智能模型（SVM）进行训练；最后利用经过充分训练的支持向量机模型来进行实际的人脸识别分类工作。实验结果表明，在ORL人脸数据库上应用这种方法取得了令人满意的效果。
     
  • 基于PCA与SVM的MATLAB自动表情识别系统.zip
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    本资源提供了一个利用主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）在MATLAB环境下实现面部表情自动识别的研究项目。 基于PCA+SVM的人脸识别系统进行了总体设计，并利用ORL人脸数据库在Matlab软件上运行程序，对人脸识别系统的实现进行仿真。通过Matlab GUI设计了人机交互界面，增加了系统的可视化功能，最终实现了人脸识别功能。
     
  • 改进的LBP、PCA和SVM人脸识别系统
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    本研究提出了一种结合改进局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的人脸识别方法，旨在提高系统的准确性和效率。 这段文字描述了一个基于LBP（局部二值模式）、PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）的人脸识别代码项目。该项目包含一个GUI测试界面，并且已经相当完善，具备理想的效果，适合进一步研究与改进。
     
  • 采用PCA技术的人脸识别方法
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    本研究探讨了利用主成分分析（PCA）技术改进人脸识别算法的方法，旨在提升人脸图像在各种条件下的识别准确率和效率。 基于PCA的人脸识别算法的实现可以使用MATLAB代码来完成。这种方法利用主成分分析技术提取人脸图像的关键特征，并通过这些特征进行人脸识别。相关代码可以在相应的开发环境中编写并测试，以验证其在不同数据集上的性能表现。