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Conference papers

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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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01860000
Contributor : Léonard Benedetti <>
Submitted on : Wednesday, August 22, 2018 - 7:56:56 PM
Last modification on : Friday, August 24, 2018 - 11:00:29 AM
Document(s) archivé(s) le : Friday, November 23, 2018 - 5:36:19 PM

File

Cascade boostée de forêts al...
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Identifiers

  • HAL Id : hal-01860000, version 1

Citation

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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