人脸表情的实时分类

摘要：

提出一种基于连续Adaboost算法的人脸表情实时分类方法.使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器.实验结果表明:文中方法与支持向量机方法相比,对于人脸表情分类的正确率相当,而速度快近300倍,具有实时性和非常明显的应用价值.

关键词：人脸表情分类、Adaboost、查找表

所属期刊栏目：17

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60332010

在线出版日期：2005-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1296-1301