【摘 要】
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为解决当变量个数较多时，典型相关分析方法不能给出一个稳定模型的问题，提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法．稀疏典型相关分析通过附加一个系数收敛
【机 构】
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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61171169);北京市自然科学基金资助项目(4132013)
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为解决当变量个数较多时，典型相关分析方法不能给出一个稳定模型的问题，提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法．稀疏典型相关分析通过附加一个系数收敛的约束，使基向量中的某些系数收敛为0，因此，就能去掉一些对表情识别没有用处的变量．同时，由于通常的稀疏典型相关分析求解中，稀疏权值的选择是固定值，会产生一些误差，故利用自适应权值的方法来降低在求解稀疏典型向量时产生的误差．在Jaffe和Cohn—Kanade人脸表情数据库上的实验结果，进一步验证了该方法的正确性和有效性．
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