基于支持向量机(SVM)算法的表情识别——MATLAB源码

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本文介绍了如何使用MATLAB及支持向量机(SVM)进行表情识别。首先准备表情图像数据集,然后利用MATLAB图像处理工具箱加载和预处理数据,接着将数据分为训练集和测试集,采用SVM进行训练,最后评估模型性能,包括分类准确率等指标。

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表情识别是计算机视觉领域的一个重要任务,它旨在通过对面部表情进行分析和分类,识别人的情感状态。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,可以用于解决二分类和多分类问题。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB编写基于SVM算法的表情识别源码。

首先,我们需要准备一个适当的数据集,其中包含不同表情的图像样本。每个样本应该标记为其对应的表情类别,例如快乐、悲伤、愤怒等。我们可以通过在互联网上搜索公开可用的表情数据集,或者使用自己收集的数据集来实现这一点。

接下来,我们将使用MATLAB中的图像处理工具箱来加载和预处理图像数据。以下是一个简单的示例代码,用于加载图像并将其转换为灰度图像:

% 设置数据集路径
datasetPath = 'path_to_your_dataset';

% 读取图像文件名和标签
imageFiles = 
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