小样本识别更强
通过多类别区分特征表示联合学习多个字典，增强对非线性分布和表情间相关性的建模，在小样本下获得更强的判别能力。
Sun, Zhe · Jiatong, Bai · Panpan, Wang · Jiaxue, Huang
Artificial Intelligence Review 2023
多类别区分特征表示增大了不同表情之间的类间距离，缓解了训练样本的非线性分布问题，使模型在小样本下仍具备强判别力。
通过联合学习多个特征字典，建立字典间的强关联，增强了多个特征字典的表示能力，从而捕捉表情之间的相关性。