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电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法 被引量：30
1
作者 熊浩 孙才新 +2 位作者 陈伟根 杜林 廖玉祥 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期57-60,共4页
变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法。文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,... 变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法。文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类。经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 油中溶解气体分析 故障诊断 人工免疫网络 最邻近分类法 在线监测
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基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别 被引量：27
2
作者 马惠玲 王若琳 +1 位作者 蔡骋 王栋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期305-312,共8页
以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN... 以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。 展开更多
关键词 苹果 品种鉴别 高光谱成像 k近邻法 支持向量机
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山区小流域洪水预报实时校正研究 被引量：21
3
作者 韩通 李致家 +1 位作者 刘开磊 黄鹏年 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期208-214,共7页
为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪... 为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪峰相对误差和确定性系数为评价指标,分析各校正模型的校正结果。结果表明:基于K最近邻的实时校正法对确定性系数改善最优,BP神经网络实时校正法对洪峰误差校正更精确;将历史洪水资料纳入学习样本后,基于K最近邻的实时校正法的校正能力将进一步提升。基于K最近邻的实时校正法能够有效避免误差自回归方法对洪峰误差控制较差的缺陷,适应性强,反应灵敏,精确度高,可作为山区小流域洪水预报实时校正的有效工具。 展开更多
关键词 实时校正 山区小流域 k最近邻算法 BP神经网络 误差自回归方法 沙埠流域
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一种快速的基于稀疏表示分类器 被引量：19
4
作者 陈才扣 喻以明 史俊 《南京大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2012年第1期70-76,共7页
基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC... 基于稀疏表示的分类器(sparse representation-based classifier,SRC)被证实是一种非常有效的分类器.但SRC往往要通过一个超完备基来求得测试样本的稀疏表示,当数据库的数据量较大时,算法的计算复杂度成为限制其优良性能的瓶颈,致使SRC无法用于实时识别.针对该问题,提出一种简便有效的改进算法,其试图寻求一个较小的超完备基来计算测试样本的稀疏表示,从而大大的缩减算法的计算复杂度.具体来说,对于每个测试样本点,首先,求出该测试样本点可能归属的类别,而后利用可能归属类的样本而并非所有的训练样本来对测试样本进行稀疏表示计算.ORL人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明改进算法不仅能较大程度的缩减算法的计算复杂度,而且排除了干扰类的影响,从而在某种程度上提高了算法的识别率. 展开更多
关键词 稀疏表示 k-近邻 邻近类 分类方法 人脸识别
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基于卡方距离度量的改进KNN算法 被引量：17
5
作者 谢红 赵洪野 《应用科技》 CAS 2015年第1期10-14,共5页
K-近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)是一种思路简单、易于掌握、分类效果显著的算法。决定K-近邻算法分类效果关键因素之一就是距离的度量,欧氏距离经常作为K-近邻算法中度量函数,欧式距离将样本的不同特征量赋予相同的权重,但是不同... K-近邻算法(K-nearest neighbor,KNN)是一种思路简单、易于掌握、分类效果显著的算法。决定K-近邻算法分类效果关键因素之一就是距离的度量,欧氏距离经常作为K-近邻算法中度量函数,欧式距离将样本的不同特征量赋予相同的权重,但是不同特征量对分类结果准确性影响是不同的。采用更能体现特征量之间相对关系的卡方距离度量作为KNN算法的度量函数,并且采用灵敏度法进行特征权重计算,克服欧氏距离的不足。分类实验结果显示,基于卡方距离的改进算法的各项评价指标优于传统的KNN算法。 展开更多
关键词 k-近邻算法 卡方距离 距离度量 二次式距离 欧式距离 灵敏度法
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Kernel-kNN:基于信息能度量的核k-最近邻算法 被引量：15
6
作者 刘松华 张军英 +1 位作者 许进 贾宏恩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1681-1688,共8页
提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优... 提出一种核k最近邻算法.首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法,该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难,提高了数据间类别相似性和距离的一致性.在此基础上,将传统的kNN扩展为非线性形式,并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵.算法主要特点是:能较好地适用于高维数据,并有效提升kNN的分类性能.多个数据集的实验和分析表明,本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较,在低维数据上,分类准确率相当;在高维数据上,分类性能有明显提高. 展开更多
关键词 距离度量 非线性变换 k-最近邻(k-NN) 核方法
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半湿润流域洪水预报实时校正方法比较 被引量：14
7
作者 徐杰 李致家 +1 位作者 霍文博 马亚楠 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期317-322,共6页
为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法... 为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。 展开更多
关键词 洪水预报 预报精度 实时校正 k最近邻算法 反馈模拟方法 误差自回归方法 新安江模型 半湿润流域 陈河流域
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核密度法的南京苏果超市分布热点探测 被引量：14
8
作者 吴嘉逸 席唱白 +2 位作者 苑振宇 芮一康 王结臣 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第11期68-73,共6页
针对超市经营者进行选址优化和空间配置问题,该文以南京市主城区内苏果超市为例,利用平面核密度方法,对城市内零售超市的空间结构与分布模式进行分析,系统地研究不同类型超市的空间分布特征并进行热点区域的探测。研究表明,热点区域的... 针对超市经营者进行选址优化和空间配置问题,该文以南京市主城区内苏果超市为例,利用平面核密度方法,对城市内零售超市的空间结构与分布模式进行分析,系统地研究不同类型超市的空间分布特征并进行热点区域的探测。研究表明,热点区域的探测结果符合商业网点分布的一般规律,南京主城区内不同类型苏果超市的空间分布表现出较大的空间区域分异:购物广场的热点分布于中心城区外围的次一级中心,社区店和标准超市的热点分布于居住区,便利店的热点大多分布于人口密集区域。 展开更多
关键词 核密度估计 k阶最邻近法 苏果超市 热点探测
原文传递
基于案例推理的岩爆预测方法 被引量：13
9
作者 苏国韶 张小飞 燕柳斌 《采矿与安全工程学报》 EI 北大核心 2008年第1期63-67,共5页
岩爆的发生受很多因素的影响,K-最近邻是一种简单易行且性能优秀的基于案例的机器学习推理技术.本文提出了基于K-最近邻案例推理的岩爆预测的新方法,该方法通过扫描深部开采中岩爆案例数据库,根据实例近邻性相似度函数,搜索出与预测事... 岩爆的发生受很多因素的影响,K-最近邻是一种简单易行且性能优秀的基于案例的机器学习推理技术.本文提出了基于K-最近邻案例推理的岩爆预测的新方法,该方法通过扫描深部开采中岩爆案例数据库,根据实例近邻性相似度函数,搜索出与预测事件在岩爆发生影响因素上最相似的多个岩爆实例,最后使用投票表决的方式推理预测新的复杂环境下岩爆发生的可能性.南非深部矿山的工程应用研究结果表明,该岩爆预测方法是科学可行的,容易实现且预测精度高,具有良好的应用前景. 展开更多
关键词 岩爆 采矿 k-最近邻方法 机器学习 案例推理
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基于颜色和形状特征的黄瓜霜霉病自动识别研究 被引量：13
10
作者 王雪 马卓 +3 位作者 王欣 姜丹 刘小溪 贾志雷 《安徽农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1071-1075,共5页
利用计算机图像处理技术,对农作物病害的自动识别做了实验性研究。以黄瓜霜霉病为例,采集了黄瓜霜霉病的数字图像作为试验样本,进行了灰度化处理、二值化处理、平滑化处理和边缘检测处理等,从病斑的形状和颜色两方面提取特征参数,利用k... 利用计算机图像处理技术,对农作物病害的自动识别做了实验性研究。以黄瓜霜霉病为例,采集了黄瓜霜霉病的数字图像作为试验样本,进行了灰度化处理、二值化处理、平滑化处理和边缘检测处理等,从病斑的形状和颜色两方面提取特征参数,利用k近邻法对样本进行分类识别,识别率达到95%。 展开更多
关键词 计算机图像处理 霜霉病 k近邻法 模式识别
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基于模糊-粗糙集的文本分类方法 被引量：8
11
作者 付雪峰 王明文 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期73-76,共4页
在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优七值的选取需要通过... 在文本分类过程中,类别之间的重叠以及标志类别属性的不足会导致类别的边界之间出现模糊不确定性和粗糙不确定性,而传统的k-近邻方法无法解决这一问题;同时,在传统的k-近邻方法以及其他一些改进的k-近邻方法中,最优七值的选取需要通过训练得到.文中借助模糊-粗糙集理论来改进传统的k-近邻方法,并使用基于距离的邻城空间,以不经训练地确定适宜每个待分类文本的k-值,最后将所提方法和其他一些k-近邻方法进行了实验比较,结果表明模糊-粗糙集方法能够在一定程度上提高分类的精度和召回率. 展开更多
关键词 模糊-粗糙集 模糊-粗糙隶属函数 k-近邻方法 文本分类 邻域空间
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基于改进拟牛顿-K近邻的TDOA定位算法 被引量：11
12
作者 徐耀松 谭亮 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1578-1583,共6页
为了提高TDOA声源定位方法室内定位的速度和准确度,提出一种改进拟牛顿-K近邻(IQN-IKN)方法。基于定位方程相邻三次迭代结果构造近似矩阵,并采用近似矩阵逼近雅可比矩阵,提高拟牛顿方法定位中非线性定位方程的求解速度;提出基于密集距... 为了提高TDOA声源定位方法室内定位的速度和准确度,提出一种改进拟牛顿-K近邻(IQN-IKN)方法。基于定位方程相邻三次迭代结果构造近似矩阵,并采用近似矩阵逼近雅可比矩阵,提高拟牛顿方法定位中非线性定位方程的求解速度;提出基于密集距离法的K近邻方法,进行定位估计结果的寻优,提高定位的准确性。实验结果表明,相对于传统算法,改进算法具有更快的定位估计速度及更高的定位准确性。 展开更多
关键词 TDOA 改进拟牛顿 近似矩阵 k近邻 密集距离法
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基于密度聚类的K近邻法在储层流体识别中的应用 被引量：11
13
作者 赵军 卢一凡 +1 位作者 李宗杰 柳建华 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期65-71,共7页
针对传统储层流体识别方法识别精度低、运算量大、过于依赖个人经验的缺点,提出基于密度聚类的K近邻法,根据待测层段测井数据的空间分布规律,将样本按相对密度聚类成数据簇,并利用K近邻投票获得各簇所属类别。将该方法应用在某油田奥陶... 针对传统储层流体识别方法识别精度低、运算量大、过于依赖个人经验的缺点,提出基于密度聚类的K近邻法,根据待测层段测井数据的空间分布规律,将样本按相对密度聚类成数据簇,并利用K近邻投票获得各簇所属类别。将该方法应用在某油田奥陶系鹰山组碳酸盐岩储层识别中。结果表明,较之其他常用识别方法,该算法识别精度高,泛化性和鲁棒性强,在处理大数据分类问题时具有明显优势,且在识别常规方法难以识别的油水同层时取得了较好的效果,具有良好的应用前景,为利用数据挖掘方法解决油田勘探开发中的复杂问题提供了新思路。 展开更多
关键词 测井解释 流体识别 k近邻法 相对密度聚类 数据挖掘
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水文学与水力学方法在淮河中游的应用研究 被引量：11
14
作者 刘开磊 李致家 +2 位作者 姚成 阚光远 常露 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期5-10,共6页
淮河中游行蓄洪区运用频繁,该流域的洪水预报调度是一个十分复杂的问题。文中对流域的行蓄洪状况进行合理概化处理,取得了较好的预报效果。常见的洪水演进方法有水文学方法(如马斯京根法)以及水力学方法(如差分求解一维圣维南方程组的方... 淮河中游行蓄洪区运用频繁,该流域的洪水预报调度是一个十分复杂的问题。文中对流域的行蓄洪状况进行合理概化处理,取得了较好的预报效果。常见的洪水演进方法有水文学方法(如马斯京根法)以及水力学方法(如差分求解一维圣维南方程组的方法)。在比较分析两种方法在该流域的应用效果后,认为两种方法都能较好模拟流域水流状态,水力学方法的适用性更好。采用基于K-最近邻(KNN)的实时校正方法,并与反馈模拟实时校正方法进行比较,结果表明,KNN方法能够在较长的预见期内保持良好的预报精度,更适用于洪水预报的实时校正。 展开更多
关键词 水文学 马斯京根法 行蓄洪 分洪流量 实时校正 kNN
原文传递
基于k-近邻方法的渐进式中文文本分类技术 被引量：7
15
作者 袁方 杨柳 张红霞 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期88-91,共4页
针对k-近邻方法分类准确率较高、但分类效率较低的特性,提出了一种基于k-近邻方法的渐进式中文文本分类技术,利用文本的标题、摘要、关键词、重点段落进行渐进式的分类处理.这样,不用分析全文就能将部分待分类文本成功分类,从而提高了... 针对k-近邻方法分类准确率较高、但分类效率较低的特性,提出了一种基于k-近邻方法的渐进式中文文本分类技术,利用文本的标题、摘要、关键词、重点段落进行渐进式的分类处理.这样,不用分析全文就能将部分待分类文本成功分类,从而提高了文本分类的效率.实验结果表明,该方法在保证分类准确率的基础上能够有效地提高分类效率. 展开更多
关键词 k-近邻方法 渐进式方法 中文文本分类
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K-近邻法的文本分类算法分析与改进 被引量：5
16
作者 于一 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2008年第4期143-145,共3页
文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一。在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法。改进后的K-近邻法避免了K值的... 文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一。在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法。改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程,降低了计算复杂性,提高计算效率。最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性。 展开更多
关键词 文本分类 k-近邻法 改进 怀卡托智能分析系统 有效性
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秦淮河水文水动力模型及实时校正 被引量：8
17
作者 孙文宇 姚成 +2 位作者 刘志雨 何健 黄鹏年 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期26-33,共8页
为了解秦淮河的径流规律及特征,针对秦淮河流域的地形、水系、产汇流特性、水利工程及下游潮位特征,构建了秦淮河流域水文水动力模型,计算了秦淮河水系主要计算断面的水位流量过程,并选择K最近邻算法(KNN法)和反馈法两种实时校正方法对... 为了解秦淮河的径流规律及特征,针对秦淮河流域的地形、水系、产汇流特性、水利工程及下游潮位特征,构建了秦淮河流域水文水动力模型,计算了秦淮河水系主要计算断面的水位流量过程,并选择K最近邻算法(KNN法)和反馈法两种实时校正方法对模拟结果进行校正。结果表明,以各洪水场次的洪峰相对误差和纳什效率系数作为评价指标,秦淮河流域水文水动力模型模拟效果良好,经实时校正后,模拟精度得到了进一步提高,可用于流域的洪水预报。 展开更多
关键词 水文水动力模型 实时校正 k最近邻算法 反馈法 洪水预报 秦淮河流域
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基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法 被引量：8
18
作者 张昕然 查诚 +2 位作者 徐新洲 宋鹏 赵力 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期5-11,共7页
结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避... 结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著. 展开更多
关键词 语音情感识别 k近邻 核学习 特征重心线 线性判别分析
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基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类 被引量：7
19
作者 郑毅 马盈仓 +1 位作者 杨小飞 续秋霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期99-108,共10页
为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法。该算法首先计算每个点的k-近邻,并对其用k-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系。基于图论知识,利用数... 为了获得结构更加合理的仿射矩阵,提出了一种基于k-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类算法。该算法首先计算每个点的k-近邻,并对其用k-近邻数据点进行线性表示,使仿射矩阵在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系。基于图论知识,利用数据的实际分布情况对仿射矩阵进行约束,使仿射矩阵进一步合理地等价于待进行谱聚类的相似矩阵。在人造数据集、随机生成的子空间数据集、图像数据集以及真实数据集上进行了实验,结果表明该算法是有效的。 展开更多
关键词 k-近邻 子空间聚类方法 稀疏 相似矩阵
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融合小波和LBP-GD特征的人脸表情识别 被引量：7
20
作者 张良 李玉 +1 位作者 刘婷婷 郝凯锋 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期654-659,共6页
针对局部二值模式(LBP)不能描述纹理方向变化的问题,提出了一种融合了梯度方向的LBP-GD算子。LBP-GD算子不仅保持了LBP本身的优点,还可以细致刻画纹理的方向信息。由于人脸表情器官所蕴含信息的差异性,设计了一种不规则的分块方式,把图... 针对局部二值模式(LBP)不能描述纹理方向变化的问题,提出了一种融合了梯度方向的LBP-GD算子。LBP-GD算子不仅保持了LBP本身的优点,还可以细致刻画纹理的方向信息。由于人脸表情器官所蕴含信息的差异性,设计了一种不规则的分块方式,把图像分为9个互不重叠的子块并且设置不同的权值系数,然后提取每个子块的LBP-GD特征。最后,将LBP-GD特征与提升小波的低频分量特征加权融合,用K近邻方法进行分类。在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法比单独使用LBP-GD特征和提升小波特征具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 面部表情识别 k近邻方法 LBP-GD特征 提升小波
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