要解决的问题:提供一种表情识别系统,该表情识别系统可以通过使用学习效率提高的脸部检测装置来以高可靠性识别例如图像中包括的脸部位置的移位的表情。因此,通过整体学习来检测表示检测对象的区域时的检测处理速度。及其学习方法。
解决方案:当通过AdaBoost学习时,面部检测设备会重复以下过程:从所有弱假设中选择高性能弱假设,根据统计属性从中生成新的弱假设,并从中选择辨别性能最高的一个。他们,从而依次产生弱假设,直到获得最终假设。在检测中,每当输出一个弱假设的确定结果并预先获知堕胎阈值时,就确定是否可能明显拒绝人脸,如果确定是肯定的,则中止处理。从检测到的面部图像中,通过AdaBoost技术选择给定的Gabor滤波器,并且仅学习由所选滤波器提取的特征值的支持向量以进行表情识别。
版权:(C)2005,JPO&NCIPI
公开/公告号JP2005044330A
专利类型
公开/公告日2005-02-17
原文格式PDF
申请/专利号JP20030417191
发明设计人 JAVIER R MOVELLAN;MARIAN STEWART BARTLETT;GUENDORUN C LITTLEWORT;JOHN HERSHEY;IAN R FASEL;ERIC C CARLSON;JOSE SUSSKIND;SABE KOTARO;KAWAMOTO KENTA;HIDAI KENICHI;
申请日2003-12-15
分类号G06T7/00;G06N3/00;G06T1/00;
国家 JP
入库时间 2022-08-21 22:32:47