基于Haar特征的Turbo-Boost表情识别算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 35次 | 上传用户：qdgong

【摘要】

：

针对AdaBoost在使用Haar特征时的局限性,提出了Turbo-Boost算法.该算法经过两轮AdaBoost迭代,先从原始的Haar特征空间中筛选出F维主要特征子空间,再从中训练T>F个弱分类器,以进行最终的表情识别.在CAS-PEAL-R1表情库上的10折交叉验证结果表明,Turbo-Boost算法可显著提升识别性能,对微笑、皱眉、惊讶、张口和闭眼5类表情的总体识别准确率达到了93.6%.

【作者】

：

谢尔曼罗森林潘丽敏

【机构】

：

北京理工大学信息与电子学院信息安全与对抗技术实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2011年08期

【关键词】

：

表情识别 HAAR特征 ADABOOST Turbo-Boost facial expression recognition Haar-like feature

【基金项目】

：

国家242信息安全计划项目（2005C48）.

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