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摘要
为提高多视角人脸表情的识别效果，提出一种基于局部保留投影的GAN多视角人脸表情识别方法。通过在判别空间上添加不相关的约束提高分类性能，利用随机森林算法完成人脸表情的粗分类；对于每个子类别，利用生成对抗网络(GAN)的博弈思想设计特征提取器、特征合成器和判别器，通过判别器与特征提取器之间的对抗训练提高分类准确率。实验结果表明，该方法在脸部左侧的识别率高于脸部右侧，精细分类效果明显优于粗分类。相比其它方法，所提方法的识别效果最佳，当视角为0°时，在BU3DFE数据集和CK+数据集上的识别准确率分别是98.97%和97.58%。
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单位郑州轻工业大学; 中原工学院信息商务学院
