摘要:隨著生活水平提高，人們對于面部表情識別的需求越來越多。本設計基于PCA方法通過Matlab軟件來實現對靜態圖像的人臉面部表情識別，共分為圖像預處理、分塊提取特征和表情分類三部分，達到了識別數據庫里靜態圖像表情的效果。本文設計重點在于將圖像歸一化，能夠提取圖像的特征，投影形成“特征臉”空間，將測試與訓練的數據庫相比較，分類測試庫圖像表情。

本文設計數據庫來源于網上下載圖像，對其進行訓練和測試并得出結果，對比后發現基本能夠識別數據庫靜態圖像的面部表情。在現實生活中，對于表情識別有一定作用。

關鍵詞 面部表情識別； 靜態圖像； PCA； Matlab

目錄

摘要

Abstract

1 緒論-1

1.1 研究背景與意義-1

1.2 研究歷史與發展-1

1.3 本文研究內容-3

2 表情識別綜述-4

2.1 基于靜態圖像的表情識別方法-4

2.2 主成分分析方法概述-5

2.3 小結-6

3 面部表情識別系統的設計與實現-7

3.1 面部表情識別系統的設計-7

3.1.1 圖像預處理的設計-7

3.1.2 圖像分塊特征提取的設計-8

3.1.3 表情分類的設計-9

3.2 面部表情識別系統的實現-10

3.2.1 圖像預處理的實現-10

3.2.2 圖像分塊特征提取的實現-10

3.2.3 表情分類的實現-10

3.2.4 技術指標-13

3.2.5 測試報告-13

3.3 小結-14

結論-15

致謝-16

參考文獻-17

附錄-18