| 基于歐氏距離解纏的多角度跨庫人臉表情識別 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>571 K | |
| 標簽： 人臉表情識別 特征解纏 跨庫 | |
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| 文檔介紹： 當前，人臉表情的識別受數據庫偏差和姿勢角度差異的影響。為了解決這個問題，提出了一個基于特征解纏的跨數據庫無監督學習模型。該模型包含三個主要策略：基于歐氏距離的多屬性解纏策略，表情特征內部的對比學習策略，對抗領域自適應策略。該方法首先得到表情、姿勢和庫相關的特征，并在歐氏空間解纏不同屬性的特征。對比學習可以使相同表情標簽的特征逼近，不同表情標簽的特征疏遠。對抗領域自適應策略使得未被學習的目標庫樣本和已學習過的源庫樣本的特征分布逼近。該方法在8個公開的數據庫上展開實驗，得到了充分的驗證。 | |
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