基于遗传算法和集成剪枝的表情识别方法

摘要：

人脸表情识别在疲劳驾驶监测等场景有着广泛的运用.针对人脸表情识别难度大、单一分类器泛化能力较弱的缺点,基于集成学习理论,提出一种基于遗传算法和集成剪枝的表情识别方法.首先,更改卷积神经网络参数生成若干分类器,构建基分类器池;其次,使用遗传算法选出基分类器池中准确率高、多样性好的分类器;最后,将选出的分类器按准确率降序排序,并依次加入集成系统进行大多数投票法集成,直到达到最高的识别准确率.与多个集成剪枝算法对比,在5个经典人脸表情数据库上的结果表明,该表情识别方法所选的基分类器规模更小,系统识别率更高.

关键词：遗传算法、集成剪枝、表情识别、卷积神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：贵州省科技计划项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：67-75