稀疏表示特征模板匹配算法在人脸表情识别中的应用及Matlab实现

稀疏表示特征模板匹配算法在人脸表情识别中的应用及Matlab实现

人类的表情是非常复杂和多样的，它们可以反映出我们的情绪和心情。对于机器而言，要识别人脸表情是一项极具挑战性的任务。为了解决这一问题，学者们提出了许多不同的算法。本篇文章将介绍一种基于稀疏表示特征模板匹配算法实现人脸表情识别的方法，并提供相应的Matlab源代码。

稀疏表示特征模板匹配算法（SR-TMM）是一种有效的模式分类和识别技术。它将输入数据表示为一些基元的线性组合，其中大部分系数为零。在人脸表情识别中，我们需要首先提取出人脸图像的特征向量，然后使用SR-TMM算法来进行表情分类。

以下是此方法的主要步骤：

1. 首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。这些数据集应包含已标记为不同表情的面部图像。

2. 接下来，我们对每个人脸图像进行特征提取，以便得到其表情特征向量。在本文中，我们选择了Gabor滤波器作为我们的特征提取器。

3. 然后，我们使用SR-TMM方法对每个图像的特征向量进行建模，并得到一个稀疏系数向量。

4. 最后，我们将稀疏系数向量用于表情分类。在本实验中，我们使用最小距离分类方法来识别测试图像。

以下是Matlab源代码实现：

%% 加载数据集
load(‘face_emotions_dataset