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基于加权KNN与随机森林的表情识别方法 被引量：3
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作者 冯开平 赖思渊 《软件导刊》 2018年第11期30-33,共4页
针对传统KNN算法计算量大、识别率低的问题,提出一种加权K最近邻法(KNN)结合随机森林(RF)的表情识别方法。首先通过监督下降方法(SDM)提取人脸特征点,然后计算样本间的平均距离,并借此划分测试样本,结合加权KNN与随机森林的特点,对不同... 针对传统KNN算法计算量大、识别率低的问题,提出一种加权K最近邻法(KNN)结合随机森林(RF)的表情识别方法。首先通过监督下降方法(SDM)提取人脸特征点,然后计算样本间的平均距离,并借此划分测试样本,结合加权KNN与随机森林的特点,对不同样本采用不同的分类器,最后采用JAFFE表情数据库进行实验。结果表明,改进后的方法不仅识别率更高,而且简化了计算复杂度。 展开更多
关键词 表情识别 K最近邻 随机森林
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