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传统图像特征提取具有较高维度缺陷,造成算法分类效率低、复杂度高、分类速度慢、计算开销大等问题。为此提出AAM算法,定位关键点提取人脸表情几何特征。将朴素贝叶斯分类器结合特征属性重要度调节高斯核函数,使用K近邻算法实现分类决策,提出一种WNBC-KNN分类方法,从降低数据维度和分类算法两方面优化人脸表情分类。在CK+数据和JAFFE数据集上实验,识别率分别达到90%和86%。与传统的朴素贝叶斯算法比较,改进后的算法识别率分别提高6%和30%。 相似文献
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依据心电图特征参数R峰面积与S峰面积比,对正常、异常心电图进行快速二分类以提高心电分类效率和准确率。通过MIT-BIH数据库统计分析,正常心电图R峰面积与S峰面积比远大于异常心电图中的面积比值。在QRS波群检测中,改进QRS波群起止点检测算法,将移动窗口积分法、距离最大值法与斜率突变法3种方法加权平均结果作为QRS起止点最终检测结果,弥补单一算法的不足,提高起止点检测精确度,为面积比计算及后续心脏病辅助诊断提供可靠前提。基于低功耗、便携的树莓派平台实现算法,以树莓派Raspbian系统自带的Python为工具,构建了一个便携、实时的心电辅助诊断平台。 相似文献
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