近日，煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院宋鵬博士團(tuán)隊(duì)論文“Joint Local-Global Discriminative Subspace Transfer Learning for Facial Expression Recognition”在情感計(jì)算領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《IEEE Transactions on Affective Computing》（中科院一區(qū)，IF:10.506）上發(fā)表。2019級(jí)碩士研究生張?chǎng)╂簽榈谝蛔髡?，?dǎo)師宋鵬為通訊作者，煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院為第一作者單位。
該論文提出了一種聯(lián)合局部-全局判別子空間遷移學(xué)習(xí)方法來(lái)解決跨域人臉表情識(shí)別問(wèn)題。具體地，該論文提出了一種聯(lián)合局部-全局圖作為距離度量，并提出了一種新的成對(duì)回歸函數(shù)來(lái)引導(dǎo)判別子空間遷移學(xué)習(xí)。然后，通過(guò)引入一個(gè)數(shù)據(jù)重構(gòu)約束來(lái)保留主要的判別信息。在多個(gè)公開(kāi)人臉表情數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該論文提出的方法優(yōu)于目前大多數(shù)先進(jìn)的方法，驗(yàn)證了提出方法的有效性。
圖1論文提出的跨域人臉表情識(shí)別方法框架圖
近年來(lái)宋鵬博士團(tuán)隊(duì)已在人工智能領(lǐng)域的語(yǔ)音情感識(shí)別、人臉表情識(shí)別等方向上發(fā)表了一系列研究成果，相關(guān)工作發(fā)表在IEEE Transactions on Affective Computing、IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing等國(guó)際重要學(xué)術(shù)期刊上。
論文信息：
Wenjing Zhang, Peng Song, Wenming Zheng, "Joint Local-Global Discriminative Subspace Transfer Learning for Facial Expression Recognition," IEEE Transactions on Affective Computing. DOI: 10.1109/TAFFC.2022.3168834.
