基于改进 kNN 算法的人脸识别研究
甘守飞
宿州学院 信息工程学院,安徽 宿州,234000
摘要：通过分析人脸识别流程和结构设计分析得出分类算法的选择决定着人脸识别结果质量；从而对经典 kNN算法进行分析，提出了一种动态取得 k 值的改进 kNN 分类算法。通过实验测试，证明改进的 kNN 分类算法可以有效地提高识别精度的稳定性。
关键词：人脸识别特征提取k-邻近
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：安徽省级质量工程项目(2013gxk095，2014mooc056)国家级大学生创新项目(201410379003)安徽省高等学校教学研究重点项目(2014jyxm378)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 52-55 )
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