Skip to Main content Skip to Navigation
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.
Complete list of metadata

Cited literature [27 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01860000
Contributor : Léonard Benedetti Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Wednesday, August 22, 2018 - 7:56:56 PM
Last modification on : Friday, August 24, 2018 - 11:00:29 AM
Long-term archiving on: : Friday, November 23, 2018 - 5:36:19 PM

File

Cascade boostée de forêts al...
Files produced by the author(s)

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⟩

Share

Metrics

Record views

140

Files downloads

119