matlab主成分分析的人脸表情识别

基于主成分分析（PCA）的人脸表情识别

1. 数据集准备

准备人脸表情图像数据集，假设数据集路径分别为训练集和测试集路径。

% 训练集路径
TrainDatabasePath = 'path_to_train_images'; % 替换为实际路径
% 测试集路径
TestDatabasePath = 'path_to_test_images'; % 替换为实际路径

2. 特征提取

使用PCA提取人脸图像的特征向量。

% 读取训练集图像并转换为向量
function T = CreateDatabase(TrainDatabasePath)
    T = [];
    files = dir(fullfile(TrainDatabasePath, '*.jpg'));
    for i = 1:length(files)
        img = imread(fullfile(TrainDatabasePath, files(i).name));
        img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
        img = double(reshape(img, [], 1)); % 转换为向量
        T = [T img];
    end
end

% PCA核心函数
function [m, A, Eigenfaces] = EigenfaceCore(T)
    % 计算平均图像
    m = mean(T, 2);
    % 计算每个图像与平均图像的偏差
    A = [];
    for i = 1:size(T, 2)
        temp = T(:, i) - m;
        A = [A temp];
    end
    % 计算协方差矩阵
    L = A' * A;
    [V, D] = eig(L);
    % 排序并选择特征向量
    [~, sortIndex] = sort(diag(D), 'descend');
    V = V(:, sortIndex(1:size(T, 2) - 1));
    % 计算特征脸
    Eigenfaces = A * V;
end

3. 模型训练

使用训练集图像训练PCA模型。

% 创建训练集矩阵
T = CreateDatabase(TrainDatabasePath);
% 计算PCA特征
[m, A, Eigenfaces] = EigenfaceCore(T);

4. 表情识别

使用训练好的PCA模型对测试集图像进行表情识别。

% 读取测试集图像并转换为向量
function testFeatures = CreateTestDatabase(TestDatabasePath)
    testFeatures = [];
    files = dir(fullfile(TestDatabasePath, '*.jpg'));
    for i = 1:length(files)
        img = imread(fullfile(TestDatabasePath, files(i).name));
        img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
        img = double(reshape(img, [], 1)); % 转换为向量
        testFeatures = [testFeatures img];
    end
end

% 测试集特征提取
testFeatures = CreateTestDatabase(TestDatabasePath);
% 归一化测试集特征
testFeatures = testFeatures - m;
% 投影到PCA特征空间
testScores = Eigenfaces' * testFeatures;

% 识别函数
function label = Recognize(testScore, trainScores, labels)
    minDist = inf;
    label = -1;
    for i = 1:size(trainScores, 2)
        dist = norm(testScore - trainScores(:, i));
        if dist < minDist
            minDist = dist;
            label = labels(i);
        end
    end
end

% 加载训练集标签
trainLabels = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]; % 示例标签，根据实际情况修改
% 识别测试集图像
predictedLabels = [];
for i = 1:size(testScores, 2)
    label = Recognize(testScores(:, i), Eigenfaces, trainLabels);
    predictedLabels = [predictedLabels label];
end

% 显示识别结果
disp('Predicted labels:');
disp(predictedLabels);

参考代码 基于主成分分析的人脸表情识别MATLAB代码 youwenfan.com/contentcnb/80471.html