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| 基于C均值K近邻算法的面部表情识别 | |
| 作者姓名： | 张一鸣 欧宗瑛 王虹 |
| 作者单位： | 大连理工大学机械工程学院,辽宁大连116023 |
| 摘 要： | 随着人工智能与模式识别技术的不断发展，面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用．通过对人的面部表情分类的研究，提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法．对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换，然后使用Fisherface判别分析方法进行变换，求得特征空间．再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间，进行C均值聚类得到子类表情模板．对于一幅待识别的表情图像，使用K近邻算法与子类表情模板比较，将该表情图像分类．使用该方法，在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95．8％的识别率． |
| 关 键 词： | 面部表情识别 C均值聚类 K近邻 Gabor小波 Fisherface判别分析 |
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