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Facial Expression Recognition Based on MILBoost

机译：基于MILBoost的面部表情识别

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In this paper, We use Adaboost to create MILBoost and propose a new MILBoost approach to automatically recognize the facial expression from video sequences by constructing the MILBoost methods. At first, we determine facial velocity information using optical flow technique, which is used to charaterize facial expression. Then visual words based on facial velocity is used to represent facial expression using Bag of Words. Final MILBoost model is used for facial expression recognition, in order to improve the recognition accuracy, the class label information was used for the learning of the MILBoost model. Experiments were performed on a facial expression dataset built by ourselves and evaluated the proposed method, the experiment results show that the average recognition accuracy is over 89.2%, which validates its effectiveness.
机译：在本文中，我们使用Adaboost来创建MILBoost，并提出了一种新的MILBoost方法，该方法通过构造MILBoost方法从视频序列中自动识别面部表情。首先，我们使用光流技术确定面部速度信息，以表征面部表情。然后，使用基于单词速度的视觉单词使用“单词袋”来表示面部表情。最终的MILBoost模型用于面部表情识别，为了提高识别精度，类标签信息用于学习MILBoost模型。对自己构建的面部表情数据集进行了实验，并对所提出的方法进行了评估，实验结果表明，该算法的平均识别准确率在89.2％以上，证明了其有效性。

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