基于KNN机器学习算法的机器视觉分类表情  

作　　者：周钰铂 郭航宇 李依婷 李栋 

机构地区：[1]郑州科技学院,河南郑州450064

出　　处：《微型计算机》2024年第9期19-21,共3页

基　　金：河南省教育厅2023年大学生创新创业训练计划项目“基于机器视觉的表情交互系统”(202312746017);郑州科技学院2023年大学生创新创业训练计划项目“基于机器视觉的表情交互系统”(DC202317)阶段性成果。

摘　　要：机器视觉表情分类是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机视觉技术和深度学习算法实现对人类面部表情的自动识别和分类。机器视觉表情分类面临多样性和复杂性、数据不平衡、光照姿势变化、情感混合噪声干扰、模型泛化性能和隐私安全等挑战。本文研究一种基于KNN机器学习算法模型,把分类好的数据集训练成一个表情分类模型,然后通过numpy等科学计算库将录入的表情图像特征转换为数据集所规定的特征,利用训练好的模型实现表情分类,最终部署到树莓派上完成机器视觉分类表情。

关 键 词：KNN机器学习算法 机器视觉 表情分类 图像识别 Dlib特征提取算法 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]