结合LBP圆形算子的CNN面部表情识别研究

利用机器学习中卷积神经网络(CNN)擅长处理图像的优势，结合改进的局部二值模式(LBP)圆形算子，实现了人脸面部表情的识别。提取的人脸表情特征纹理信息得到增强，抑制了图像中光照、背景等干扰因素，并达到了灰度和旋转不变性的要求。在FER2013数据库上的实验结果表明，相比于原始图像的输入，结合LBP圆形算子的CNN结构能够有效提高面部表情识别的准确率。     

基于孤立点和初始质心选择的k均值算法的改进与应用

针对聚类中广泛应用的经典k均值算法随机选择初始质心和易受孤立点影响的不足,给出了二次改进的k均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行改进,并做了改进前后的对比实验。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低。