【摘 要】
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针对人脸表情识别建模过程中获取的样本数据稀少、模型确定困难等问题，提出了一种基于贝叶斯网和迁移学习的人脸表情识别方法.首先提取人脸表情图像特征构成面部动作单元（AU）特征样本集，然后通过分析面部表情与AU关系建立人脸表情识别贝叶斯网络（BN）结构；其次求得源域BN参数和目标域BN初始参数，引入迁移机制和平衡因子自适应地进行目标网络的参数学习，建立人脸表情识别BN模型；最后利用BN推理算法实现人脸表
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【基金项目】
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陕西省科技厅重点研发计划项目（2020SF-286）； 陕西省交通运输厅科研计划项目（21-07X）； 陕西省西安市科技计划项目（2019216514GXRC001CG002GXYD1.1）；
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针对人脸表情识别建模过程中获取的样本数据稀少、模型确定困难等问题，提出了一种基于贝叶斯网和迁移学习的人脸表情识别方法.首先提取人脸表情图像特征构成面部动作单元（AU）特征样本集，然后通过分析面部表情与AU关系建立人脸表情识别贝叶斯网络（BN）结构；其次求得源域BN参数和目标域BN初始参数，引入迁移机制和平衡因子自适应地进行目标网络的参数学习，建立人脸表情识别BN模型；最后利用BN推理算法实现人脸表情识别.实验结果表明，在小数据集条件下，该方法相比支持向量机、Adaboost和卷积神经网络等识别方法具有更高的识别精度.
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