本文介绍了如何使用MATLAB GUI结合稀疏表示技术进行人脸表情识别。通过将人脸图像表示为基向量的线性组合，解决优化问题得到稀疏表示系数，进而实现分类。提供了一个简单的MATLAB GUI示例代码，包括加载图像和识别表情的按钮，但实际应用可能需要更复杂的算法和模型。
人脸表情识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以在图像或视频中识别和分类人脸的表情状态。稀疏表示是一种强大的信号处理技术，可以用于人脸表情识别任务。本文将介绍如何使用MATLAB GUI实现基于稀疏表示的人脸表情识别，并提供相应的源代码。
稀疏表示通过将输入信号表示为一组基向量的线性组合来实现。对于人脸表情识别，我们可以将每个人脸图像表示为基向量的线性组合，其中基向量是从训练集中学习到的。通过求解一个优化问题，我们可以得到每个人脸图像对于基向量的稀疏表示系数。然后，使用这些稀疏表示系数进行分类，即可实现人脸表情识别。
以下是一个基于MATLAB GUI的稀疏表示人脸表情识别的示例代码：
% 创建GUI窗口
fig = uifigure('Name', '稀疏表示人脸表情识别');
fig.Position 
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