-
题名基于混合分类器的表情识别方法
被引量：2
- 1
-
-
作者
张志平
汪庆淼
-
机构
苏州大学网络中心
苏州大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第23期139-141,145,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60673092
60873116)
-
文摘
根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。
-
关键词
表情识别
隐马尔可夫模型
支持向量机
k近邻距离分类器
-
Keywords
facial expression recognition
Hidden Markov Model（HMM）
Support Vector Machine（SVM）
k-Nearest Neighbor classifier（kNN）
-
分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名改进KNN-SVM的性别识别
被引量：7
- 2
-
-
作者
张建明
杨忠
李巍
-
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第4期177-179,224,共4页
-
基金
国家自然科学基金No.606731190
江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目No.05FDG020~~
-
文摘
针对支持向量机(SVM)在超平面附近进行性别识别的不准确性,引入进行加权的K近邻(KNN)算法。提出了结合加权KNN和SVM的改进KNN-SVM算法,该算法用少量已知性别样本自动确定加权KNN与SVM的最优分类阈值,并计算待识别样本和支持向量机所确定的超平面的距离,通过距离与阈值的比较进行性别识别。基于FERET人脸库进行性别实验,实验结果表明,该算法比SVM算法和不进行加权处理的KNN-SVM算法的识别率更高。
-
关键词
人脸性别识别
支持向量机
k近邻距离分类器
最优阈值
-
Keywords
facial gender recognition
Support Vector Machine（SVM）
k-Nearest Neighbor（skNN）classification
optimal threshold
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
