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現有的大多數面部表情識別方法都是假定樣本中毎個人臉表情對應單一的情緒，而后作為分類問題進行解決。但是在實際情況中，一個人臉表情往往是多種不同基礎情緒的混合體。因此，具有相似表情的樣本在基礎情緒層面存在一定的相關性，這種相關性也通常會導致樣本的表情標簽呈現多樣性。也就是說，每個樣本的表情狀況與潛在的情緒標簽分布相關聯。為此，提岀了一種通過數據進行自適應學習潛在標簽分布的方法，不需要任何預先假設的標簽分布形式，便可得到毎個表情與其相應的多個情緒的關聯情況。該方法可得到每個表情所包含情緒的特定描述度以及表情圖像到情緒分布的映射。實驗結果表明，該方法在表情識別上具有較高準確率，且能夠有效地解決人臉表情的分析問題。
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