特征集和分类器融合技术在表情识别中的应用
高攀
郭理
汪传建
1.石河子大学 信息科学与技术学院,新疆 石河子,8320002.石河子大学 信息科学与技术学院,新疆 石河子,8320003.石河子大学 信息科学与技术学院,新疆 石河子,832000
摘要：提出了一种新的人脸表情识别技术，即采用两个不同的特征集相结合的集成方法。首先，使用 Gabor滤波器和局部二进制模式建立支持向量机分类器池，然后使用多目标遗传算法搜索最佳的集合作为目标函数，最佳集合确保了低错误率和集合规模的最小化。分别在 JAFFE 和 Cohn-Kanade 两个人脸库上设计实验。研究结果表明：本文所提出的方法比使用单一的特征集和单分类器的传统方法提高了5％和10％的识别率。
关键词：人脸表情识别分类器集成Gabor滤波器局部二进制模式
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61262021)教育部人文社会科学研究项目(11XJJAZH001)石河子大学科学技术研究发展计划(2012ZRKXYQ18)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 48-54 )