基于PCA+SVM 表情识别评分系统

基于PCA+SVM 表情识别评分系统

随着人工智能技术的发展，表情识别日益成为一个颇具研究价值和实际应用的领域。在此文中，我们将介绍一个基于PCA+SVM的表情识别评分系统的matlab实现。

首先，我们需要从网络上下载一个ORL人脸数据集，并在matlab中导入该数据集。接下来，我们运用PCA算法对数据进行降维处理，以减小分类器的训练时间和提高分类器的准确性。

在进行完数据处理之后，我们便可以使用SVM分类器进行表情识别。为了进一步提高分类器的准确性，我们可以通过调整SVM的参数来优化它的表现。

最后，在测试集上进行测试，我们可以得到一个准确率较高的表情识别评分系统，它可以根据输入图片自动识别并评分出该图片所代表的表情。

以下为相关的matlab代码，供读者参考：

% 导入ORL人脸数据集
data = [];

for i = 1 : 40
filepath = [‘s’ num2str(i)];
imgpathlist = dir(strcat(filepath,‘*.bmp’));
for j = 1 : length(imgpathlist)
imgname = imgpathlist(j).name;
img = imread(strcat(filepath,‘’,imgname));
img_vec = reshape(img,1,[]);
data = [data;img_vec];
end
end

% PCA降维处理
[coeff,score,latent] = pca(data);
train_data = score(:,1:3