本发明中提出的一种基于面部动作单元强度估计的表情分析方法,其主要内容包括:结构化深度条件随机场、一元电势、成对电势、学习与推断,其过程为,结构化深度条件随机场包括两个设置,在第一个设置中,给定输入面部图像,将预定义的卷积神经网络层应用于(归一化)输入图像,生成特征图,第二个设置为了利用来自多个数据集的信息,使用数据增强学习方法;在结构性深度条件随机场中定义一元结点势,当随机变量为离散时,可以为离散变量构造联合分布,从多个数据集增强学习生成的深度结构化条件随机场的目标函数。本发明利用深层结构化学习,能够处理高维输入特征,图像特征大大改进,性能也显著提升,提高了面部动作单元强度估计的精确性。
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