一种基于AdaBoost-KNN的动态人脸情感识别方法

摘要

本发明提供了一种基于AdaBoost‑KNN的动态人脸情感识别方法，该方法包括：采用Candide‑3模型对动态人脸进行定位追踪，并提取追踪到的表情的多个情感特征点；该多个情感特征点组成一个训练子样本，所有训练子样本构成训练样本；基于AdaBoost‑KNN算法，建立由M个KNN分类器进行加权组合构成AdaBoost‑KNN分类器；通过训练样本训练和交叉验证方法验证，得到各个KNN分类器的权重系数，并确定所述AdaBoost‑KNN分类器的K值和人脸情感类别阈值，最终加权组合为最终的AdaBoost‑KNN分类器；以最终的AdaBoost‑KNN分类器，对动态人脸情感类别进行识别。本发明的有益效果是：提高了动态人脸情感的识别速度以及动态人脸情感的正确识别率。