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Semi-supervised Learning of Deep Difference Features for Facial Expression Recognition

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成果类型:
期刊论文、会议论文
作者:
Can Xu;Ruyi Xu;Jingying Chen;Leyuan Liu
作者机构:
National Engineering Research Center for E-Learning,Central China Normal University,Wuhan,China
语种:
英文
关键词:
Facial expression recognition;Deep learning;Cascaded S4VM;Semi-supervised method
期刊:
Lecture Notes in Computer Science
ISSN:
0302-9743
年:
2018
卷:
11258
页码:
245-254
会议名称:
第一届中国模式识别与计算机视觉学术会议prcv2018
会议论文集名称:
第一届中国模式识别与计算机视觉学术会议prcv2018论文集
会议时间:
2018-11-23
会议地点:
广州
会议赞助商:
中国人工智能学会<&wdkj&>中国计算机学会<&wdkj&>中国自动化学会<&wdkj&>中国图象图形学学会
主编:
Jian-Huang Lai<&wdkj&>Cheng-Lin Liu<&wdkj&>Xilin Chen<&wdkj&>Jie Zhou<&wdkj&>Tieniu Tan<&wdkj&>Nanning Zheng<&wdkj&>Hongbin Zha
出版者:
Springer, Cham
ISBN:
978-3-030-03337-8
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
国家数字化学习工程技术研究中心
摘要:
  Facial expression recognition(FER)is an important means of detecting human emotions and is widely applied in many fields,such as affective computing and human-computer interaction.Currently,several methods for FER heavily rely on large amounts of manually labeled data,which are costly and not available in real-world applications.To address this problem,this paper proposes a semi-supervised method based on the deep difference features.First,a cascaded structure is introduced to the original safe semi-supervised SVM(S4VM)to solve the multi-cl...

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