本文通过MATLAB GUI展示了如何使用LBP特征和支持向量机（SVM）进行人脸表情识别。利用FER-2013数据集，经过特征提取、SVM训练，最终设计了包含文件上传和识别结果显示的用户界面。
基于MATLAB GUI的LBP+SVM人脸表情识别
人脸表情是人类交流中非常重要的一部分。随着人工智能技术的不断发展，利用计算机自动识别人脸表情已经成为了一个很有前景的研究方向。本文将介绍利用MATLAB GUI实现基于局部二值模式（LBP）和支持向量机（SVM）的人脸表情识别。
- 数据集
在本文中，我们使用FER-2013数据集，该数据集包含35887张人脸图片，其中28709张用于训练，7178张用于测试。这些图片的大小不一，需要进行前期处理。由于每个人脸图片都对应着一个表情标签，我们可以使用MATLAB内置的imread函数加载图片，同时读取其标签。
- 特征提取
在人脸表情识别中，需要选取合适的特征描述符提取人脸图像的特征，以便于后续分类器的训练和识别。在本文中，我们使用局部二值模式（LBP）作为特征描述符。LBP是一种灰度不变的纹理特征，它对每个像素点的八邻域进行二值化操作，并将二进制码转换成十进制数表示该像素点的特征值。
在MATLAB中，我们可以通过使用extractLBPFeatures函数快速提取LBP特征。extractLBPFeatures 函数将每个图像重新缩放为指定的大小，并计算每个像素的LBP值。我们可以指定LBP算法使用的半径和邻居像素数。
- 分
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