压缩感知算法实现人表情识别

资 源 简 介

压缩感知算法实现人表情识别

详 情 说 明

压缩感知算法是一种利用信号稀疏性进行高效采样和重构的技术，在表情识别领域展现出独特优势。传统方法需要处理高维图像数据，而压缩感知通过少量测量值即可还原原始信号，大幅降低计算复杂度。

在JAFFE数据库的表情识别实现中，首先提取Gabor特征。Gabor滤波器能有效捕捉面部纹理和方向信息，模拟人类视觉系统对局部频率和方向的敏感性。通过多尺度、多方向的Gabor小波变换，将人脸图像转化为具有强表征能力的特征向量。

压缩感知的核心在于利用这些特征的稀疏性。表情变化主要集中在面部关键区域（如眉毛、嘴角），其Gabor特征在特定基（如DCT或小波基）下呈现稀疏性。通过随机测量矩阵对高维Gabor特征进行降维投影，仅保留少量关键测量值。

重构阶段采用优化算法（如OMP或LASSO）从压缩测量中恢复稀疏系数，最终通过分类器（如SVM或神经网络）实现表情分类。该方法在JAFFE数据库上实现了数据高效性与识别精度的平衡，尤其适合资源受限的实时应用场景。