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针对传统KNN算法计算量大、识别率低的问题，提出一种加权K最近邻法(KNN)结合随机森林(RF)的表情识别方法。首先通过监督下降方法(SDM)提取人脸特征点，然后计算样本间的平均距离，并借此划分测试样本，结合加权KNN与随机森林的特点，对不同样本采用不同的分类器，最后采用JAFFE表情数据库进行实验。结果表明，改进后的方法不仅识别率更高，而且简化了计算复杂度。 相似文献
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