基于加权KNN与随机森林的表情识别方法

• 作者: 冯开平 赖思渊
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 K最近邻 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181378

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯开平	广东工业大学计算机学院	45	280	9.0	13.0
2	赖思渊	广东工业大学计算机学院	1	1	1.0	1.0