基于多特征集成分类器的人脸表情识别

• 作者: 吕兴会 时公喜 郑秋梅
• 来源期刊: 中国石油大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 多特征 集成分类器 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术与基础科学
• 页码范围: 174-178
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5005.2011.01.035

摘要

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法.新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别.在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑秋梅	中国石油大学计算机与通信工程学院	36	258	10.0	14.0
2	吕兴会	中国石油大学计算机与通信工程学院	2	24	2.0	2.0
3	时公喜	中国石油大学计算机与通信工程学院	2	24	2.0	2.0