基于粗糙集和集成剪枝的人脸表情识别方法

人脸表情识别在疲劳驾驶监测等场景有着广泛的运用。针对人脸表情识别难度大，单一分类器泛化能力较弱的缺点，基于集成学习理论，提出一种基于粗糙集和集成剪枝的人脸表情识别方法。首先，更改卷积神经网络参数得到若干基分类器；其次，结合粗糙集理论，根据基分类器的预测结果构建信息决策表，将分类器选择转化为知识约简过程，剔除系统中弱分类器或冗余分类器，选出分类器子集；最后，用大多数投票法将选择出来的分类器子集组合。和多个集成剪枝算法对比，本文集成剪枝算法在表情数据集上具有较高的识别准确率。