基于MATLAB GUI的LBP+SVM人脸表情识别系统

人脸表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。本文将介绍如何使用MATLAB GUI结合局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）实现人脸表情识别系统。我们将通过编写相应的MATLAB代码来展示整个过程。

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于纹理分析的特征描述子，它能够有效地捕捉图像的局部纹理信息。SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归任务。我们将使用LBP提取人脸图像的动态特征，然后使用SVM进行表情分类。

以下是实现LBP+SVM人脸表情识别系统的步骤：

1. 数据集准备：
   首先，我们需要一个包含人脸表情样本的数据集。可以使用公开的人脸表情数据库，如FER2013、JAFFE或CK+。确保数据集中包含多个表情类别的样本图像。

2. LBP特征提取：
   在MATLAB中，我们可以使用extractLBPFeatures函数来提取图像的LBP特征。该函数将返回每个像素的LBP编码，我们可以将其用作特征向量。对于每个人脸图像，我们将提取其LBP特征，并将其与相应的标签（表情类别）一起保存。

   lbpFeatures = extractLBPFeatures(fa