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

局部方向数模式，以一种压缩的方式，编码人脸的纹理信息和强度变换，识别率高于目前的任何代码，这就是LDN编码-Local directional pattern in a compressed manner, texture and intensity transform encoding human face recognition rate in any of the current code, which is encoded LDN

多层前向反馈式神经网络是目前应用比较广泛的人工神经网络，其中BP(Back Propagation network，简称BP网络)学习算法是最著名的多层前向反馈式神经网络训练算法之一。该算法在图像处理和图像识别领域已经取得令人瞩目的成就，其主要思想是利用已知确定结果的样本模式对网络进行训练，然后利用训练好的网络进行图像的处理或识别。本文将讨论用MATLAB实现BP神经网络对人脸角度的分析。-Multilayer feedforward neural network feedback is us

BP神经网络用于模式分类,作为入门的基础程序，可以在人脸和掌纹上实现分类识别-The BP neural network is used for pattern classification, as the basis of an introduction to the program, can realize classification on face and palmprint recognition