基于MATLAB的微表情识别系统

通过gabor小波提取表情特征，pca进行降维，最后通elm进行分类，识别结果由MATLAB的GUI输出

function [TestingTime label_index_expected output] = elm_predict（test_data dt）

% Usage: elm_predict（TestingData_File）
% OR:    [TestingTime TestingAccuracy] = elm_predict（TestingData_File）
%
% Input:
% TestingData_File      - Filename of testing data set
%
% Output:
% TestingTime           - Time （seconds） spent on predicting ALL testing data
% TestingAccuracy       - Testing accuracy:
%                           RMSE for regression or correct classification rate for classification
%
% MULTI-CLASSE CLASSIFICATION: NUMBER OF OUTPUT NEURONS WILL BE AUTOMATICALLY SET EQUAL TO NUMBER OF CLASSES
% FOR EXAMPLE if there are 7 classes in all there will have 7 output
% neurons; neuron 5 has the highest output means input belongs to 5-th class
%
% Sample1 regression: [TestingTime TestingAccuracy] = elm_predict（‘sinc_test‘）
% Sample2 classification: elm_predict（‘diabetes_test‘）
%
%%%%    Authors:    MR QIN-YU ZHU AND DR GUANG-BIN HUANG
%%%%    NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY SINGAPORE
%%%%    EMAIL:      EGBHUANG@NTU.EDU.SG; GBHUANG@IEEE.ORG
%%%%    WEBSITE:    http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm
%%%%    DATE:       APRIL 2004

%%%%%%%%%%% Macro definition
REGRESSION=0;
CLASSIFIER=1;
label_index_expected = 0;
%%%%%%%%%%% Load testing dataset
TV.T=test_data（:1）‘;
TV.P=test_data（:2:size（test_data2））‘;
clear test_data;                                    %   Release raw testing data array

NumberofTestingData=size（TV.P2）;

load elm_model.mat;

if Elm_Type~=REGRESSION
    
    %%%%%%%%%% Processing the targets of testing
    temp_TV_T=zeros（NumberofOutputNeurons NumberofTestingData）;
    for i = 1:NumberofTestingData
        for j = 1:size（label2）
            if label（1j） == TV.T（1i）
                break;
            end
        end
        temp_TV_T（ji）=1;
    end
    TV.T=temp_TV_T*2-1;
    
end                                                 %   end if of Elm_Type

%%%%%%%%%%% Calculate the output of testing input
start_time_test=cputime;
tempH_test=InputWeight*TV.P;
clear TV.P;             %   Release input of testing data
ind=ones（1NumberofTestingData）;
BiasMatrix=BiasofHiddenNeurons（:ind）;              %   Extend the bias matrix BiasofHiddenNeurons to match the demention of H
tempH_test=tempH_test + BiasMatrix;
switch lower（ActivationFunction）
    case {‘sig‘‘sigmoid‘}
        %%%%%%%% Sigmoid
        H_test = 1 ./ （1 + exp（-tempH_test））;
    case {‘sin‘‘sine‘}
        %%%%%%%% Sine
        H_test = sin（tempH_test）;
    case {‘hardlim‘}
        %%%%%%%% Hard Limit
        H_test = hardlim（tempH_test）;
        %%%%%%%% More activation functions can be added here
end
TY=（H_test‘ * OutputWeight）‘;                       %   TY: the actual output of the testing data
end_time_test=cputime;
TestingTime=end_time_test-start_time_test;           %   Calculate CPU time （seconds） spent by ELM predicting the whole testing data

if Elm_Type == REGRESSION
   

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-03-05 20:01  微表情识别代码\
     目录           0  2018-03-05 20:01  微表情识别代码\Database\
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     文件       65734  2001-02-13 13:43  微表情识别代码\Database\KL.DI2.171.tiff
     文件       65734  2001-02-13 13:43  微表情识别代码\Database\KL.DI3.172.tiff
............此处省略661个文件信息