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本文以情绪认知交互的E-Learning系统中的学习者表情识别为背景,在Adaboost算法中引入了分类风险系数,并在每次迭代权值更新后的权值归一化过程中,将正负例样本分开进行权值归一化处理,保证了算法能始终给予正例样本更多的重视.最终将基于肤色和改进的Adaboost算法相结合用于E-Learning情境中的学习者人脸检测,取得了较好的实验效果.为后续的表情特征提取工作提供了重要的信息.