基于自适应权重稀疏典范相关分析的人脸表情识别

为解决当变量个数离散时,典型的相关分析方法不能称为一个稳定模型的问题,提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法。系数收敛的约束,使基向量中的某些系数收敛为0,因此,可以去掉一些对表情识别没有用处的变量。同时,通常由稀疏类别相关分析得出,稀疏权值的选择是固定的在Jaffe和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验结果,进一步验证了该方法的正确性和有效性。