基于Gabor特征和Adaboost的人脸表情识别

• 作者: 刘燚 王军 高智勇
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 Gabor特征 决策树分类器 Adaboost
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 仪器研制与开发
• 页码范围: 11-14,18
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了改菩人脸表情的识别率,提高分类器的性能,通过提取人脸表情图像的Gabor特征,再结合Adaboost算法,从而进行人脸表情的识别(facial expression recognition,FER).利用Gabor滤波器是人脸表情特征提取的一个重要手段,Adaboost算法则将一系列的弱分类器组合,最终生成一个强分类器.对表情识别这个多类识别问题,采取1:1的办法来解决,总共产生k(k-1)/2(k为总类别数)个强分类器,将多个强分类器进行级联实现人脸表情的多类分类.实验结果表明,相对于其他识别方法如MVBoost算法等,这种方法的识别准确率有很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高智勇	中南民族大学生物医学工程学院	45	209	7.0	11.0
2	王军	中南民族大学生物医学工程学院	4	26	3.0	4.0
3	刘燚	中南民族大学生物医学工程学院	2	19	2.0	2.0