改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别

• 作者: 丁童心 禹素萍
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别 几何特征 朴素贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201436

摘要

传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题.为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征.将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类.在CK+数据和JAFFE数据集上实验,识别率分别达到90％和86％.与传统的朴素贝叶斯算法比较,改进后的算法识别率分别提高6％和30％.