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現(xiàn)有的大多數(shù)面部表情識別方法都是假定樣本中毎個人臉表情對應(yīng)單一的情緒，而后作為分類問題進行解決。但是在實際情況中，一個人臉表情往往是多種不同基礎(chǔ)情緒的混合體。因此，具有相似表情的樣本在基礎(chǔ)情緒層面存在一定的相關(guān)性，這種相關(guān)性也通常會導(dǎo)致樣本的表情標(biāo)簽呈現(xiàn)多樣性。也就是說，每個樣本的表情狀況與潛在的情緒標(biāo)簽分布相關(guān)聯(lián)。為此，提岀了一種通過數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)潛在標(biāo)簽分布的方法，不需要任何預(yù)先假設(shè)的標(biāo)簽分布形式，便可得到毎個表情與其相應(yīng)的多個情緒的關(guān)聯(lián)情況。該方法可得到每個表情所包含情緒的特定描述度以及表情圖像到情緒分布的映射。實驗結(jié)果表明，該方法在表情識別上具有較高準確率，且能夠有效地解決人臉表情的分析問題。
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