基于MATLAB GUI的微表情识别系统开发

基于MATLAB GUI的微表情识别系统开发

微表情是指在人类非语言沟通中出现的短暂、微小、不易察觉的面部表情变化。与常规表情相比，微表情的作用更加内敛，但也同样具有表达情感和意图的功能。因此，微表情在多个领域有着广泛的研究和应用价值，如心理学、交互设计、情感分析等领域。

在本文中，我们将介绍如何基于MATLAB GUI实现微表情的实时识别。本文所用数据集为CASME II（北京大学王同生教授团队发布），共包含255个视频样本，其中包括7个基本表情、12种混合表情及27种微表情。

首先，我们需要对CASME II数据集进行处理，在MATLAB中提取出相关的特征。本文所用的特征为LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图）特征。对于每一帧图像，我们首先将其转换为灰度图像，并利用LBP算法提取出图像的纹理特征。接着，我们使用HOG算法来计算图像的梯度方向直方图，从而得到图像的形状特征。最后，将两种特征拼接在一起，并用SVM（支持向量机）分类器对特征进行分类，以实现表情的识别。

以下是数据集处理和特征提取的MATLAB代码（部分注释已省略）：

% Load dataset
load('CASME2.mat')