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現(xiàn)有的大多數(shù)面部表情識(shí)別方法都是假定樣本中毎個(gè)人臉表情對(duì)應(yīng)單一的情緒，而后作為分類問題進(jìn)行解決。但是在實(shí)際情況中，一個(gè)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(huì)導(dǎo)致樣本的表情標(biāo)簽呈現(xiàn)多樣性。也就是說，每個(gè)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(jìn)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(gè)表情與其相應(yīng)的多個(gè)情緒的關(guān)聯(lián)情況。該方法可得到每個(gè)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在表情識(shí)別上具有較高準(zhǔn)確率，且能夠有效地解決人臉表情的分析問題。
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