[发明专利]一种基于对偶图正则化的联合非负矩阵二分解的微表情识别方法有效
| 申请号： | 202010197688.2 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN113496147B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 贲晛烨;肖瑞雪;李玉军;王德强;李冰;郭意菲 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 王楠 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于对偶图正则化的联合非负矩阵二分解的微表情识别方法，首先对于训练集宏表情和微表情数据提取相关特征，同时测试集微表情数据提取与训练集微表情相同的特征，其次，通过特征选择和数据标准化将宏表情和微表情数据进行对齐，并将宏微表情数据进行重组；将重组后的数据矩阵进行基于对偶图正则化的联合非负矩阵分解，对系数矩阵施加MMD约束和对偶图正则化约束保证宏微表情数据联系最大化，多次迭代学习最优的训练基矩阵和训练系数矩阵；采用学习的训练基矩阵获取测试集微表情系数矩阵，将测试集系数矩阵与训练集系数矩阵进行最近邻分类。本方法将宏表情数据引入微表情数据域，从另一种角度扩充了微表情数目，有效提高了微表情识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对偶 正则 联合 矩阵 分解 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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