Cascade boostée de forêts aléatoires pour la reconnaissance d’émotions faciales - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Cascade boostée de forêts aléatoires pour la reconnaissance d’émotions faciales

Résumé

Nous explorons ici l’application du boosting aux forêts aléatoires, ces dernières combinant bagging et attribute bagging. La capacité à focaliser sur les hyperplans séparateurs du boosting peut permettre d’améliorer, localement, les performances d’une cascade boostée de forêts. Nous montrons expérimentalement l’efficacité de cette solution pour la reconnaissance d’émotions faciales et analysons l’impact du biais d’identité sur les systèmes dédiés à cette tâche. Les performances, évaluées sur une base largement utilisée, se situent très favorablement par rapport à l’état de l’art.
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Dates et versions

hal-01860000 , version 1 (22-08-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01860000 , version 1

Citer

Léonard Benedetti, Joris Garnier, Irwin Girard, Lionel Prevost. Cascade boostée de forêts aléatoires pour la reconnaissance d’émotions faciales. RFIAP, Jun 2018, Marne-la-Vallée, France. ⟨hal-01860000⟩
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