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视频序列中基于多尺度时空局部方向角模式直方图映射的表情识别
被引量：
7
1
作者
付晓峰
付晓鹃
+1 位作者
李建军
余正生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1060-1066,共7页
针对局部二元模式在概念上是无方向性的,不能充分捕捉详细信息的问题,提出局部方向角模式(LOP)方法.该方法通过比较2个近邻点上2个方向角的差值来标注图像中的像素点,对邻域内方向角差值的变化进行编码;将LOP扩展到三维空间,提出时空局...
针对局部二元模式在概念上是无方向性的,不能充分捕捉详细信息的问题,提出局部方向角模式(LOP)方法.该方法通过比较2个近邻点上2个方向角的差值来标注图像中的像素点,对邻域内方向角差值的变化进行编码;将LOP扩展到三维空间,提出时空局部方向角模式(SLOP),将从3个正交平面上提取到的特征串接成一个向量;最后采用多尺度SLOP直方图作为人脸表征,并将其投影到保局映射空间以获取低维特征.在Cohn-Kanade与MMI人脸表情数据库上的实验结果表明,文中方法在识别准确率和识别速度方面都优于已有方法.
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关键词
局部
方向
角
模式
时空数据
多尺度特性
表情识别
视频序列
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职称材料
视频序列中表情和姿态的双模态情感识别
被引量：
11
2
作者
姜明星
胡敏
+2 位作者
王晓华
任福继
王浩文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第7期161-168,共8页
针对时空局部方向角模式应用到视频情感识别时,出现的特征稀疏、噪声敏感等问题,提出了一种新的特征提取算法——时空局部三值方向角模式(SLTOP)。考虑到表情和姿态特征的互补性,提出云加权决策融合的分类方法。对视频图像进行预处理,...
针对时空局部方向角模式应用到视频情感识别时,出现的特征稀疏、噪声敏感等问题,提出了一种新的特征提取算法——时空局部三值方向角模式(SLTOP)。考虑到表情和姿态特征的互补性,提出云加权决策融合的分类方法。对视频图像进行预处理,得到表情和姿态两种模态的序列;分别提取表情序列和姿态序列的SLTOP特征,并借鉴灰度矩阵思想解决特征直方图过于稀疏的问题;在决策分类阶段,引入云模型对表情和姿态两种模态进行云加权决策融合,实现双模态情感的最终识别。在FABO数据库中,表情和姿态单模态分别取得了92.21%和96.76%的平均识别率;与体积局部二值模式、三正交平面局部二值模式(LBP-TOP)、时空局部三值模式矩(TSLTPM)比较时,在表情模态上分别高约18.42%、22.01%、9.15%,而在姿态模态上分别高约26.59%、29.53%、1.98%。通过云加权融合得到平均识别率为97.54%,均高于其他实验得到的数据。所提出的SLTOP,对噪声和光照具有很好的稳健性。利用云模型的加权决策融合方法可以较好地发挥表情和姿态分类器的性能,得到较好的识别结果,与其他分类识别方法进行对比实验,结果同样表现出优越性。
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关键词
图像处理
表情
姿态
时空
局部
三值
方向
角
模式
云模型
原文传递
题名
视频序列中基于多尺度时空局部方向角模式直方图映射的表情识别
被引量：
7
1
作者
付晓峰
付晓鹃
李建军
余正生
机构
杭州电子科技大学计算机学院
青海交通职业技术学院基础部
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1060-1066,共7页
基金
国家自然科学基金(61100100)
浙江省自然科学基金(Y1110232)
杭州电子科技大学科研启动基金(KYS055609040)
文摘
针对局部二元模式在概念上是无方向性的,不能充分捕捉详细信息的问题,提出局部方向角模式(LOP)方法.该方法通过比较2个近邻点上2个方向角的差值来标注图像中的像素点,对邻域内方向角差值的变化进行编码;将LOP扩展到三维空间,提出时空局部方向角模式(SLOP),将从3个正交平面上提取到的特征串接成一个向量;最后采用多尺度SLOP直方图作为人脸表征,并将其投影到保局映射空间以获取低维特征.在Cohn-Kanade与MMI人脸表情数据库上的实验结果表明,文中方法在识别准确率和识别速度方面都优于已有方法.
关键词
局部
方向
角
模式
时空数据
多尺度特性
表情识别
视频序列
Keywords
local orientational pattern
spatiotemporal data
multi-scale characteristic
expression recognition
video sequence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
视频序列中表情和姿态的双模态情感识别
被引量：
11
2
作者
姜明星
胡敏
王晓华
任福继
王浩文
机构
合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室
安徽国际商务职业学院信息服务系
德岛大学先端技术科学教育部
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018年第7期161-168,共8页
基金
国家自然科学基金(61672202
61502141)
+2 种基金
国家自然科学基金-深圳联合基金(U1613217)
高校优秀青年骨干人才国内外访学研修(gxfx2017189)
安徽高校自然科学研究(KJ2016A126)
文摘
针对时空局部方向角模式应用到视频情感识别时,出现的特征稀疏、噪声敏感等问题,提出了一种新的特征提取算法——时空局部三值方向角模式(SLTOP)。考虑到表情和姿态特征的互补性,提出云加权决策融合的分类方法。对视频图像进行预处理,得到表情和姿态两种模态的序列;分别提取表情序列和姿态序列的SLTOP特征,并借鉴灰度矩阵思想解决特征直方图过于稀疏的问题;在决策分类阶段,引入云模型对表情和姿态两种模态进行云加权决策融合,实现双模态情感的最终识别。在FABO数据库中,表情和姿态单模态分别取得了92.21%和96.76%的平均识别率;与体积局部二值模式、三正交平面局部二值模式(LBP-TOP)、时空局部三值模式矩(TSLTPM)比较时,在表情模态上分别高约18.42%、22.01%、9.15%,而在姿态模态上分别高约26.59%、29.53%、1.98%。通过云加权融合得到平均识别率为97.54%,均高于其他实验得到的数据。所提出的SLTOP,对噪声和光照具有很好的稳健性。利用云模型的加权决策融合方法可以较好地发挥表情和姿态分类器的性能,得到较好的识别结果,与其他分类识别方法进行对比实验,结果同样表现出优越性。
关键词
图像处理
表情
姿态
时空
局部
三值
方向
角
模式
云模型
Keywords
image processing
facial expression
body posture
spatiotemporal local ternary orientation pattern
cloud model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
视频序列中基于多尺度时空局部方向角模式直方图映射的表情识别
付晓峰
付晓鹃
李建军
余正生
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
下载PDF
职称材料
2
视频序列中表情和姿态的双模态情感识别
姜明星
胡敏
王晓华
任福继
王浩文
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2018
11
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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