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Adaptive discriminative metric learning for facial expression recognition

机译：用于面部表情识别的自适应判别度量学习

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摘要

The authors propose in this study a new adaptive discriminative metric learning method for facial expression recognition. Although a number of methods have been proposed for facial expression recognition, most of them apply the conventional Euclidean distance metric to measure the similarity/dissimilarity of face expression images and cannot effectively characterise such similarity/dissimilarity of these images because the intrinsic space of face images usually do not lie in such an Euclidean space. Motivated by the fact that between-class facial images with small differences are more easily mis-classified than those with large differences, the authors propose learning an adaptive metric by imposing large penalties on between-class samples with small differences and small penalties on those samples with large differences simultaneously, such that more discriminative information can be extracted in the learned distance metric for facial expression recognition. Experimental results on three widely used face datasets are presented to demonstrate the efficacy of the proposed method.
机译：作者在这项研究中提出了一种用于面部表情识别的新的自适应判别度量学习方法。尽管已经提出了许多用于面部表情识别的方法，但是大多数方法都使用常规的欧几里德距离度量来测量面部表情图像的相似度/不相似度，并且由于面部图像的固有空间而无法有效地表征这些图像的相似度/不相似度。通常不会躺在这样的欧几里德空间中。由于存在差异小的类间面部图像比具有较大差异的类间面部图像更容易被误分类的事实，作者建议通过对差异较小的类间样本施加较大的惩罚，并对这些样本施加较小的惩罚来学习自适应度量同时具有很大的差异，因此可以在学习的距离度量中提取更多区分性信息以进行面部表情识别。提出了在三个广泛使用的面部数据集上的实验结果，以证明该方法的有效性。

著录项

  • 来源
    《Biometrics, IET》 |2012年第3期|p.160-167|共8页
  • 作者

    Yan H.; Ang M.H.; Poo A.N.;

  • 作者单位

    Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, National University of Singapore, 117576, Singapore;

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  • 正文语种 eng
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