一种基于主动迁移学习的微表情识别方法.pdf
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一种基于主动迁移学习的微表情识别方法.pdf
本发明涉及一种基于主动迁移学习的微表情识别方法,包括:(1)宏表情、微表情特征提取;(2)微表情主动迁移学习问题的建立与求解;(3)微表情识别。基于宏表情和微表情的内在联系,本发明通过一个非对称的线性翻译器,构筑宏表情到微表情之间的桥梁。主动学习在开始阶段可以利用的标注样本比较少,通过该翻译器,使微表情在变换域中可以利用宏表情域的监督信息,从而有助于主动学习在微表情域选择高质量的样本,被人工标注后加入到已有训练集中,训练出更为有效的分类器。
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究.docx
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究摘要:微表情是人类在不经意间流露出的面部表情,具有重要的非语言沟通作用。然而,目前对微表情的识别研究仍面临着诸多挑战,如微表情的多样性和时序信息的处理。为了克服这些问题,本文基于宏表情迁移学习的方法,提出了一种新的微表情识别方法。首先,我们利用预训练的宏表情模型来抽取面部特征。然后,通过迁移学习,将已有的宏表情模型用于微表情识别任务。最后,通过实验验证了我们方法的有效性,取得了较好的微表情识别结果。关键词:微表情识别,宏表情,迁移
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究的开题报告.docx
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究的开题报告1.研究背景微表情是人在情绪上的短暂表达,缺乏注意情感的控制,通常只有1/25到1/5秒的时间长度。这种表情是常规面部表情的子集,由于时间短暂,并不容易被观察和识别。微表情的研究成为近年来情感计算领域的热门研究方向之一。由于微表情的特殊性,传统的面部表情识别方法往往无法适用于微表情。因此,微表情识别成为一个具有挑战性的任务。近年来,一些学者提出了一些基于图像处理和机器学习的方法。这些方法通常基于面部表情识别技术,通过分析微表情的表征来进行微表情的分类和识别。
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究的任务书.docx
基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究的任务书任务书任务名称:基于宏表情迁移学习的微表情识别方法研究任务概述:微表情是人类表情最短暂的、在肉眼难以察觉的表情变化,这种表情变化对情绪识别、欺骗检测、沟通等方面具有重要意义。然而,由于微表情的非常短暂和微小,使得其特征提取、分类和识别非常具有挑战性。现有的识别方法基本上都是基于传统的人工设计特征、机器学习模型或者深度神经网络的识别方法。然而,由于微表情和宏表情之间的区别,微表情识别面临着过拟合、噪声和样本不平衡等问题,导致其分类效果很不稳定。因此,本研究任务旨
基于迁移学习技术的面部表情识别方法.pdf
本发明公开了基于迁移学习技术的面部表情识别方法,实时面部数据采集,面部图像识别并截取、灰度化处理、人脸面部LBP特征提取,比较平均脸确定每个测试样本属于的领域,查看模型库是否存在对应的迁移模型,如存在,则将图片文件放入模型中预测,否则继续执行;采用对源域样本采样的迁移学习方法进行模型训练和预测,在目标领域样本不足的情况下,通过目标领域的少量样本来指导源领域样本采样,如判定对了相关数据样本,则对新的样本进行标记,使用被采样保留的源领域数据和目标领域数据一起参与下一轮的监督式机器学习模型的训练,而新训练得到的