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摘 要：针对常用人脸表情识别算法在无标签跨域情况下难以取得好的识别效果的挑战，提出一种基于子空间学习的跨域人脸表情识别算法。该算法首先构建边缘分布和条件分布双对齐约束来减小域分布差异;其次构造稀疏数据矩阵;最后联合双分布对齐约束和结构保持约束训练得到重构子空间，通过学习得到跨域人脸表情不变特征表达，输入支持向量机（SVM）分类器完成跨域人脸表情识别。（剩余119字）
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基于联合约束重构子空间学习的跨域人脸表情识别
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