人脸表情识别的实现

在春节前，终于完成了人脸表情识别的实现，在这里简述一下实现的基本原理。
首先是人脸识别，可以采用的方法是基于SVM支持向量机来对人脸进行提取，opencv自带有识别功能较好xml文件，在data文件中，可以直接调用。
但是在实现识别的过程当中，我仍然尝试了自己训练xml文件并使用，其中训练人脸识别的xml训练分为4步：
1、准备好样本文件，分为正样本和负样本，其中正样本为不同的人脸图像，网上可以找到很多库；负样本为其他的图像，需要保证的是不包含人脸，且差别越大越好，正负比例约为1：2~3。
2、将正样本进行尺寸调整，减小尺寸会减少训练时间，我的尺寸规定为24*24。
3、使用cmd读取正负样本的名称，正文本名称需加上相对路径，转化为两个txt文件。
4、分别使用opencv自带的opencv_createsamples.exe和opencv_haartraining.exe文件来对txt文件进行训练，分别生成vec文件和xml文件。
我参照的博客地址：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/28/2420936.html
这时，就可以使用训练出来的xml文件识别出人脸部位了。
接下来是表情的识别，我采用的是BP 神经网络对人脸表情的特征识别，具体参照的是车牌识别的识别。
其中包括将表情文件打包 ，BP训练表情生成xml文件，预测函数预测表情类型，输出参数和识别度。
在做好可以识别出表情步骤后，合并以上步骤，即以下4步：
1、训练BP文件
2、调取摄像头获得图像
3、图像识别抠出人脸部分
4、人脸部分的表情识别
代码已上传：
http://download.csdn.net/detail/qq_34470213/9744999