平均光流方向直方图描述的微表情识别

• 作者: 安高云 阮秋琦 马浩原
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 微表情检测 微表情识别 光流
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 279-288
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.03.004

摘要

微表情持续时间短、强度低和局部运动的特点,给其识别带来了极大困难.本文提出了一种新的平均光流方向直方图(MHOOF)描述的微表情识别算法,首先检测人脸稠密关键点并根据关键点坐标和人脸动作编码系统(FACS)将人脸区域划分成13个感兴趣区域(ROI),然后提取选定ROI内相邻两帧之间的HOOF特征来检测微表情序列的峰值帧,最后提取从起始帧到峰值帧这一段图片序列的MHOOF特征进行微表情识别.CASME Ⅱ微表情库上的实验表明,本文提出的MHOOF特征可有效描述微表情的变化,识别率比两种最优的算法MDMO和DiSTLBP-RIP分别提升了5.53％和3.12％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮秋琦	北京交通大学信息科学研究所	105	1445	20.0	32.0
3	安高云	北京交通大学信息科学研究所	10	50	6.0	6.0
9	马浩原	北京交通大学信息科学研究所	1	3	1.0	1.0