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摘要
为解决不同年龄段的人群在表情特征上的特质差异，提出了年龄算子深度稀疏融合扩展表情识别模型.该模型利用高层级形式的线性字典序列作为稀疏表示的输入信号，将输入对象以线性组合的方式构造训练集，并在所有求解中以稀疏级别为指标选择最优解，进一步通过卷积神经网络的卷积、池化和全连接处理，通过融合扩展策略解决数据集相似度高、数量不足及分布不均的问题.在此基础上结合了年龄算子作为特征元素与表情特征一并提取并作为分类决策依据.通过深度稀疏融合扩展，并利用年龄算子的人体测量模型、内部角度构算和皮肤皱纹检测作为表情特征提取附加因子，经过多数据集实验结果比对，证明了本算法跨数据集的有效性和稳定性，并通过代表性跨年龄表情分类算法横向比对，证明了本算法的优势.该方法对跨年龄表情识别准确度和鲁棒性有较好效果，有一定研究价值和参考意义.
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