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

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.

联合时空SIFT特征的同源视频检测

通过对视频帧序列时空特性的分析,采用"局部趋同,全局异化"的策略,提出了一种联合时域和空域SIFT点特征的特征提取方法。实验表明,基于该特征的同源视频检测方法对于一定的视频变化具有较好的鲁棒性和检测精度。