| 基于欧氏距离解缠的多角度跨库人脸表情识别 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>571 K | |
| 標簽： 人脸表情识别 特征解缠 跨库 | |
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| 文檔介紹： 当前，人脸表情的识别受数据库偏差和姿势角度差异的影响。为了解决这个问题，提出了一个基于特征解缠的跨数据库无监督学习模型。该模型包含三个主要策略：基于欧氏距离的多属性解缠策略，表情特征内部的对比学习策略，对抗领域自适应策略。该方法首先得到表情、姿势和库相关的特征，并在欧氏空间解缠不同属性的特征。对比学习可以使相同表情标签的特征逼近，不同表情标签的特征疏远。对抗领域自适应策略使得未被学习的目标库样本和已学习过的源库样本的特征分布逼近。该方法在8个公开的数据库上展开实验，得到了充分的验证。 | |
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