使用卷积神经网络实现人脸表情识别——附带Matlab代码

人脸表情识别是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，它可以对人脸图像进行分析和处理，从而识别出面部表情。在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）实现人脸表情识别，并提供相应的Matlab源代码。

一、数据集

在进行人脸表情识别之前，我们需要准备一个合适的数据集，以便模型能够进行训练和测试。在本文中，我们将使用FER2013数据集，该数据集共有35887张人脸图像，包含7种不同的表情，分别为生气、厌恶、恐惧、快乐、伤心、惊讶和中性。

二、网络模型

本文所使用的CNN模型主要由两部分组成：卷积层和全连接层。其中，卷积层主要用于提取图像中的特征，而全连接层则用于将提取出的特征转化为对应的表情类别。

具体来说，我们的CNN模型包括以下7层：

卷积层1，64个卷积核，大小为5x5，步长为1，激活函数为ReLU。

池化层1，大小为2x2，步长为2。

卷积层2，128个卷积核，大小为5x5，步长为1，激活函数为ReLU。

池化层2，大小为2x2，步长为2。

Flatten层，将多维输入展平为一维。

全连接层1，256个神经元，激活函数为ReLU。

输出层，7个神经元，对应7种表情类别。

三、代码实现

以下是使用Matlab实现CNN模型的主要源代码：