【摘 要】
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为减少非约束环境下头部姿态多样性对笑脸检测带来的不利影响,提出一种基于条件随机森林(Conditional random forests,CRF)的笑脸检测方法.首先,以头部姿态作为隐含条件划分
【机 构】
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华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心,教育信息技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41671377);国家社科基金(16BSH107);教育部人文社会科学研究基金(14YJAZH005);教育部中移动基金(MCM20130601);中央高校基本科研业务费(CCNU14A05019,CCNU14A05020,CCNU16A02020)资助~~
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为减少非约束环境下头部姿态多样性对笑脸检测带来的不利影响,提出一种基于条件随机森林(Conditional random forests,CRF)的笑脸检测方法.首先,以头部姿态作为隐含条件划分数据空间,构建基于条件随机森林的笑脸分类器;其次,以K-Means聚类方法确定条件随机森林分类器的分类边界;最后,分别从嘴巴区域和眉眼区域采集图像子块训练两组条件随机森林构成层级式结构进行笑脸检测.本文的笑脸检测方法在GENKI-4K、LFW和自备课堂场景(CCNU-Classroom)数据集上分别取得了91.14%,90.73%和85.17%的正确率,优于现有基于支持向量机、AdaBoost和随机森林的笑脸检测方法.
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