基于稀疏学习理论对人脸表情分析中灰度、局部二值模式、C}abor等不同面部特征的稀疏表达问题进行了研究。首先，对稀疏表达、K-S V D以及D-KSVD等稀疏学习算法进行了分析 接着，在JAFFF人脸表情数据库上对不同算法进行了表情识别实验。-Facial Expression Recognition Based on Sparse Leaning

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ