基于MATLAB GUI的微表情识别系统

基于MATLAB GUI的微表情识别系统

微表情是人类在情感激动或欺骗等情绪状态下产生的瞬时面部表达。它们通常以微小的、短暂的面部动作形式出现，对于情感识别和欺骗检测具有重要意义。本文将介绍如何使用MATLAB GUI构建一个简单的微表情识别系统，并提供相应的源代码。

本系统将使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为分类器，以识别微表情。下面是系统实现的步骤：

1. 数据集准备：
   在微表情识别系统中，一个重要的步骤是构建一个合适的数据集。这个数据集应该包含不同情绪状态下的微表情样本。可以使用公开可用的数据集，如CASME II、SMIC等。在这里，我们假设已经有一个经过预处理的数据集，其中每个样本的面部图像已经被提取和标记。

2. 特征提取：
   在微表情识别中，选择合适的特征对于分类准确性至关重要。在这里，我们将使用基于空间时域的微表情特征，即Local Binary Patterns-Ternary (LBP-TOP)特征。这种特征可以捕捉到面部区域的纹理和动态信息。使用MATLAB的图像处理工具箱，可以方便地计算LBP-TOP特征。

   % 计算LBP-TOP特征
   function