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提出了一种运用SRC(Sparse Representation based Classification)在个体子空间里,进行表情识别的新方法。用Gabor滤波器,提取表情图像的特征。进行稀疏分解,得到稀疏表示系数。根据稀疏系数确定待测图像所在的子空间,在子空间里,完成表情识别。这种方法较好地避免了不同个体对表情识别的干扰,从而提高了表情识别的正确率。在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验表明,该方法对表情识别非常有效。