[发明专利]一种领域自适应的人脸表情分析方法

摘要

本发明是一种领域自适应的人脸面部表情分析方法，属于计算机视觉和情感计算研究领域。目的是解决自动表情分析中训练与测试数据领域差异阻碍预测精度的问题，更符合实际需要。本发明提出了一种基于对象领域的领域适应表情分析方法。对每个受试对象，定义一个数据领域。首先通过构建辅助预测问题的方式来定义对象领域之间的距离。然后在源数据集里选取与测试对象数据性质相近的一组对象，组成训练集。在训练集上，采用加权协同训练的方式，将部分测试对象数据直接用于模型训练，使得预测模型进一步接近测试对象领域。本发明的优势在于：解决了训练与测试数据相隔离的问题，使得预测模型适应于测试数据领域，对领域差异具有鲁棒性，适用范围广。

主权项

一种领域自适应人脸表情分析方法，其特征在于如下步骤：(1)根据FACS手册中关于表情动作单元的描述，定义人脸面部几何特征f1和表观特征f2；(2)构建辅助预测问题，由几何特征f1计算标签，由表观特征f2预测标签，记录预测参数向量；(3)由预测参数向量定义对象之间的距离，距离定义包括取值接近和符号一致两部分，在训练集L中选取与测试对象U距离相近的训练对象，组成训练集(4)采用加权协同训练，训练预测模型h1和h2，训练样本权重计算包含正负样本个数比例和h1与h2分值的绝对差值两个因素；(5)利用预先训练的优势预测模型h1v2，融合h1和h2得到模型h，输出最终预测结果。