基于K-SVD字典学习的表情识别(Matlab代码)

基于K-SVD字典学习的表情识别(Matlab代码)

表情识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以帮助我们理解和解释人脸表情所传达的情感信息。在本篇文章中，我们将介绍如何使用K-SVD字典学习方法实现表情识别，并提供相应的Matlab代码。

K-SVD是一种常用的字典学习算法，它可以从大量的训练样本中学习出一组基向量，用于表示和重构信号。在表情识别中，我们可以将表情图像看作是信号，并通过字典学习方法学习出一组适合表情表示的基向量，从而实现表情识别的任务。

以下是基于K-SVD字典学习的表情识别的Matlab代码示例：

% 步骤1：准备训练数据
% 假设我们有N个表情类别，每个类别有M个训练样本
% 表情图像数据存储在一个大小为[N*M, D]的矩阵中，其中D是图像的维度

% 步骤2：初始化字典
K = 100;