用于个性化面部表情识别的渐进式多源领域适应

本研究针对个性化面部表情识别中的样本适应问题，提出了一种渐进式多源领域适应方法以缓解源领域与目标领域之间的分布差异。该方法通过优先利用与目标对象最相似的源样本，从而减少计算成本与负迁移的风险。实验结果证明了该方法在疼痛数据集上的有效性，具有重要的应用潜力。