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结合FSVM和KNN的人脸表情识别
引用本文:王小虎,黄银珍,张石清. 结合FSVM和KNN的人脸表情识别[J]. 微电子学与计算机, 2013, 0(10): 38-41
作者姓名:王小虎  黄银珍  张石清
作者单位:1. 湖南工学院电气与信息工程学院,湖南衡阳,421002
2. 湖南工学院计算机与信息科学学院,湖南衡阳,421002
3. 台州学院物理与电子工程学院,浙江临海,317000
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61203257);湖南省教育厅资助项目
摘    要:为了提高人脸表情的正确识别率,提出了一种组合模糊支持向量机(FSVM)和K-近邻(KNN)的人脸表情识别的新方法.该方法通过主成分分析(PCA)提取人脸表情特征,对于待分类的不同区域,根据区分程度自适应划分为不同区域类型;并结合FSVM和KNN算法的特点,对不同区域类型切换分类算法.实验表明,此方法既能保证分类的精确度,又能简化计算复杂度.

关 键 词:人脸表情识别  模糊支持向量机  K-近邻  主成分分析

Facial Expression Recognition Based on FSVM and KNN
WANG Xiaohu , HUANG Yinzhen , ZHANG Shiqing. Facial Expression Recognition Based on FSVM and KNN[J]. Microelectronics & Computer, 2013, 0(10): 38-41
Authors:WANG Xiaohu    HUANG Yinzhen    ZHANG Shiqing
Affiliation:WANG Xiao-hu;HUANG Yin-zhen;ZHANG Shi-qing;School of Electrical &Information Engineering,Hunan Institute of Technology;School of Computer &Information Science,Hunan Institute of Technology;School of Physics and Electronic Engineering,Taizhou College;
Abstract:
Keywords:facial expression recognition  FSVM  KNN  PCA
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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