基于条件随机森林的非约束环境自然笑脸检测

• 作者: 刘乐元 张坤 罗珍珍 陈靓影
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 笑脸检测 条件随机森林 头部姿态估计 K-Means聚类
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 696-706
• 页数: 11页
• 字数: 9826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160439

摘要

为减少非约束环境下头部姿态多样性对笑脸检测带来的不利影响,提出一种基于条件随机森林(Conditional random forests,CRF)的笑脸检测方法.首先,以头部姿态作为隐含条件划分数据空间,构建基于条件随机森林的笑脸分类器;其次,以K-Means聚类方法确定条件随机森林分类器的分类边界;最后,分别从嘴巴区域和眉眼区域采集图像子块训练两组条件随机森林构成层级式结构进行笑脸检测.本文的笑脸检测方法在GENKI-4K、LFW和自备课堂场景(CCNU-Classroom)数据集上分别取得了91.14％,90.73％和85.17％的正确率,优于现有基于支持向量机、AdaBoost和随机森林的笑脸检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈靓影	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	20	64	4.0	7.0
3	刘乐元	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	4	13	2.0	3.0
5	张坤	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	13	12	2.0	3.0
7	罗珍珍	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	2	8	1.0	2.0