《表1 属性重要度：改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别》

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《改进朴素贝叶斯算法的人脸表情识别》

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在CK+和JAFFE数据集中，将80%的数据作为训练数据，20%的数据作为测试数据，步骤如下：（1）对人脸进行灰度化处理后提取关键点坐标；（2）利用关键点坐标信息提取人脸几何特征，然后利用无表情几何特征计算人脸表情几何特征变化率，变化率即分类样本数据；（3）利用信息增益算法计算属性重要权值。各属性权值如表1所示；（4）利用公式（8）得到表情后验概率，各个表情的后验概率作为二次学习训练样本，利用KNN算法实现表情最终分类。