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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Cascade boostée de forêts aléatoires pour la reconnaissance d'émotions faciales_v3.pdf (2.78 Mo)
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