多类别面部表情高精度识别方法

摘要

本发明涉及一种基于Haar-like特征的多类别面部表情高精度识别方法，属于计算机科学与图形图像处理技术领域。本发明首先使用Haar-like特征和串联人脸检测分类器实现高准确性的人脸检测；进而利用AdaBoost.MH算法对高维Haar-like特征进行特征筛选；最终使用随机森林算法进行表情分类器训练，以完成表情识别。与现有技术相比，本发明在进一步提升多种类别表情识别率的同时，大大减少训练和识别的时间开销，并可方便地实现并行化，以进一步提高识别效率、满足实时处理及移动计算的需求。本发明可对静态图像和动态视频进行高精度识别；不仅适用于桌面计算机，也适用于手机、平板电脑等移动计算平台。