深度学习与稀疏表示驱动的人脸表情识别算法研究

随着信息技术的飞速发展，特别是在人机交互和机器学习领域，人脸识别技术已成为一个重要的研究热点，尤其是在表情识别方面。本文主要探讨了融合深度学习和稀疏表示的人脸表情识别方法，针对这一课题的研究在《自动化技术与应用》2019年第38卷第10期发表。 首先，深度学习作为一种强大的机器学习技术，尤其是深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），在图像处理和特征提取上表现出色。本文利用深度卷积神经网络构建了一个专门用于人脸表情特征提取的网络模型。这种网络通过多层结构，能够自动学习和提取人脸图像中的关键特征，如面部表情的细微变化、纹理和几何结构等。 接着，通过训练得到的深度学习网络模型，对人脸表情样本进行特征向量的提取。这些特征向量捕捉了人脸表情的内在模式，为后续的表情识别提供了基础。为了进一步提高识别精度和鲁棒性，作者引入了稀疏表示理论。稀疏表示假设任何信号都可以用少数的基元素线性组合来近似，这对于减少噪声、增强表达特性和提升识别性能非常有效。 在稀疏表示的基础上，构建了一个表情的超完备字典，这个字典包含了多种可能的表情模式。通过寻找最符合稀疏表示的字典元素组合，算法能够更准确地识别出输入人脸表情对应的情感类别。这种方法减少了冗余信息，并提高了分类决策的准确性。 实验部分，作者选择了两个常用的人脸表情识别数据集，即LFW（Labeled Faces in the Wild）和AR（Adaptive Resized）数据集，进行了系统的评估。结果显示，融合深度学习和稀疏表示的方法在这些复杂和多样化的真实场景下，显著提升了人脸表情的识别率，证明了这种方法的有效性和实用性。 本文提出了一种结合深度学习和稀疏表示的人脸表情识别算法，它在提高识别性能的同时，也考虑了实际应用中的复杂性和多样性。这为后续研究者在这个领域提供了新的视角和技术手段，有助于推动人脸表情识别技术的进一步发展。