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基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别
人类面部表情是沟通和交流的强有力工具，因此对于计算机科学领域来说，面部表情识别是一项非常重要的任务。面部表情识别对于许多应用程序来说都是非常有用的，例如认知计算、视频监控系统、心理研究、多媒体通信等等。目前的面部表情识别技术主要涉及到三个方面：特征提取、特征选择和分类器设计。在特征提取方面，主要包括基于形状、纹理和颜色等方面的方法。在特征选择方面，主要包括基于统计学和机器学习技术的方法。在分类器设计方面，主要涉及到支持向量机、神经网络和决策树等方法。本文旨在介绍基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别方法。
特征提取
在面部表情识别任务中，通常需要从面部图像中提取出与表情相关的信息。目前，最常用的特征提取方法是利用局部纹理信息。经典的局部纹理特征提取方法包括LBP(LocalBinaryPattern)和Gabor滤波器。LBP是一种基于图像中局部纹理信息的方法，它可以对每个像素点的周围像素点建立一个01序列，然后利用这些01序列来描述局部图像纹理信息。Gabor滤波器是一种基于频域分析的特征提取方法，它可以通过一系列很小的Gabor核来提取出不同频率和方向上的纹理信息。
特征选择
特征选择是一项非常关键的任务，它可以帮助我们从大量的特征中选出最具有表征能力的特征。目前最常用的特征选择方法是基于统计学和机器学习的方法。其中最为经典的特征选择方法是方差分析(ANOVA)，它可以帮助我们选择出最具有差异性的特征。但是，由于面部表情图像中包含了大量的局部信息，因此方差分析并不能很好地应用于此类任务中。因此，我们需要找到一种更为有效的特征选择方法。
我们提出了一种基于二次特征选择的方法来解决这个问题。具体来说，我们先利用LBP方法来提取出面部图像的所有LBP特征，然后对这些特征进行二次特征选择。首先，在第一次特征选择阶段中，我们使用最小平方差线性判别分析方法来筛选出前100个最具有差异性的特征。然后，在第二次特征选择阶段中，我们使用核化最小相对熵方法来从前100个特征中选择出最具有表征能力的特征。通过这种特征选择方法，我们可以将原始的高维特征空间降维到一个低维的特征子空间中，从而帮助我们增强分类器的泛化能力。
分类器设计
分类器设计是面部表情识别任务中的最后一步，它可以帮助我们将面部图像识别为不同的表情类别。目前最为优秀的分类器是支持向量机(SVM)。SVM是一种基于最大间隔原理的分类器，它可以将特征空间划分为两个互不重叠的区域，从而实现不同类别的分类。在本文中，我们使用径向基函数来构建SVM分类器，从而可以很好地处理非线性分类任务。
实验结果
我们在FERET数据库上进行了实验，该数据库包含了1199张人脸图像，其中有800张用于训练，399张用于测试。在实验中，我们将面部表情划分为7个类别，如下所示：愤怒、焦虑、悲伤、厌恶、乐观、平静和惊讶。实验结果表明，我们提出的方法可以在FERET数据库上取得很好的识别性能，平均识别率达到了92.05%。
结论
本文提出了一种基于二次特征选择和支持向量机的面部表情识别方法，该方法可以在FERET数据库上取得很好的识别效果。具体来说，我们首先在面部图像中提取出LBP特征，然后利用二次特征选择来从这些特征中筛选出最具有表征能力的特征。最后，我们使用径向基函数来构建SVM分类器来实现面部表情分类任务。实验结果表明，所提出的方法具有很强的适用性和有效性，可以作为面部表情识别任务中的一种重要方法。