一种跨数据集的面部表情识别模型构建及识别方法

摘要

本发明公开了一种跨数据集面部表情识别模型构建方法以及识别方法，通过自适应非负加权矩阵约束训练表情图像的重建误差，加强了图像数据表示中重要特征的作用并减少了具有重大重建误差的无用特征。另外通过映射矩阵将训练集投影到适当的子空间中，可以更好地揭示跨数据集图像样本之间的内在相似关系，从而使基于低秩与稀疏表示的子空间能够学习鲁棒的重建图像以便于实现最终的跨数据集面部表情识别。