基于小波和神经网络进行人脸面部表情识别并用MATLAB程序实现

简介

人脸面部表情识别是一种重要的人机交互技术，能够识别人脸表情，从而判断人的情绪状态，实现更加智能化的人机交互。目前，基于小波和神经网络的人脸面部表情识别方法已经成为了研究的热点之一，本文就基于此进行介绍。

小波变换

小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同尺度和不同频率的小波系数，从而达到对信号的局部分析和全局分析。对于人脸图像，可以使用小波变换将其分解成不同频率和不同尺度的子图像，从而提取出更加丰富的特征信息。

神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，具有自适应学习和识别能力。在人脸面部表情识别中，可以使用神经网络来训练和识别不同表情的特征。

人脸面部表情识别步骤

（1）对人脸图像进行预处理，包括图像去噪、归一化等。

（2）使用小波变换将人脸图像分解成不同频率和不同尺度的子图像。

（3）对每个子图像提取特征，包括灰度矩、LBP等。

（4）将提取的特征作为神经网络的输入，训练神经网络对不同表情进行分类。

（5）对测试数据进行分类，判断人脸表情。

MATLAB程序实现

以下是基于MATLAB实现的人脸面部表情识别程序示例：

% 读取人脸图像 img = imread('face.jpg'); % 对人脸图像进行预处理 img = rgb2gray(img); img = imresize(img, [64 64]); % 使用小波变换分解图像 [c, s] = wavedec2(img, 4, 'db4'); % 对每个子图像提取特征 features = []; for i = 1:16 [r, c] = wkeep1(wrcoef2('h', 'v', 'db4', c, s, i), 8); glcm = graycomatrix(r, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]); features = [features, mean2(r), std2(r), entropy(r), max(max(glcm))]; end % 加载训练好的神经网络模型 load('model.mat'); % 对测试数据进行分类 output = sim(net, features'); [~, idx] = max(output); if idx == 1 disp('happy'); elseif idx == 2 disp('sad'); elseif idx == 3 disp('angry'); end

其中，load函数用于加载训练好的神经网络模型，sim函数用于对测试数据进行分类。