面向人脸表情识别的多约束稀疏分类方法

摘要

本文针对稀疏表示在表情识别的效果远比人脸识别差的现象,提出一种多约束的稀疏分类(M-SRC)的人脸表情识别算法.该算法首先利用二维主成分分析(2DPCA)对人脸降维,并对提取的局部特征加权,然后用获取的特征来组成训练样本,最后使用多约束稀疏表示理论进行分类.分别在JAFFE和CK人脸库中验证本文算法:与其他算法相比,该算法识别准确率高,识别性能好.