基于GMRF和KNN算法的人脸表情识别

• 作者: 孙华东 张立志 王冬雪 陈永超 韩小为
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 高斯马尔可夫随机场 图像分块 K近邻算法
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 214-219
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.034

摘要

传统的人脸表情识别方法往往特征维度低且识别率不高.针对这一问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的多分块方式特征组合的表情识别方法.将表情图像以不同分块方式分为多个子块;针对每种分块方式下的子块,提取GMRF特征;将不同分块方式的GMRF特征进行组合,用K近邻算法(KNN)进行分类.在JAFFE数据集上进行实验,结果表明该方法对人脸表情识别率达到89.8％,证明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立志		13	34	3.0	5.0
2	王冬雪		16	17	3.0	3.0
3	孙华东		13	59	4.0	7.0
4	陈永超		1	0	0.0	0.0
5	韩小为		1	0	0.0	0.0