《表1 利用不同分类器所得到的识别率 (单位:%)》

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《基于位移特征与随机森林的表情识别方法研究》

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为了验证随机森林对位移特征的分类效果，提取位移特征后，分别利用随机森林和K近邻（K-nearest neighbors，KNN）、贝叶斯网络（Bayesian network，BN）、支持向量机（support vector machine，SVM）等分类算法对位移特征进行分类识别。其中随机森林分类器中决策树的数量为200，树节点的个数10。在CK+数据库得到的识别率如表1所示。