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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于时空相对变换的视频人脸表情类别识别方法和系统，方法包括提取视频中每帧图像的局部空间特征；基于欧氏距离对每个局部空间特征进行空间相对变换，对所得空间相对变换特征进行加权融合以及聚合学习，得到每帧图像空间特征；基于欧氏距离和双曲距离对每帧图像空间特征进行时序相对变换，对所得时序相对变换特征进行加权融合以及聚合学习，得到视频的时空情绪特征；根据视频的时空情绪特征识别人脸表情类别。本发明可以更好的提取人脸表情视频的空间和时序特征，从而将空间和时序几何信息编码到时间和空间特征中，从而促进更有效的时空特征学习。
主权项：1.一种基于时空相对变换的视频人脸表情类别识别方法，其特征在于，包括，提取视频中每帧图像的局部空间特征；基于欧氏距离对每个局部空间特征进行空间相对变换，对所得空间相对变换特征进行加权融合以及聚合学习，得到每帧图像空间特征；所述空间相对变换特征，为对应的局部空间特征与其他局部空间特征的欧氏距离组成的一维向量；基于欧氏距离和双曲距离对所述每帧图像空间特征进行时序相对变换，对所得时序相对变换特征进行加权融合以及聚合学习，得到视频的时空情绪特征；步骤包括：基于欧式距离对每帧图像空间特征进行时序相对变换，得到欧式空间中的第一时序相对变换特征，基于双曲距离对每帧图像空间特征进行时序相对变换，得到双曲空间中的第二时序相对变换特征，对第一时序相对变换特征，第二时序相对变换特征进行加权融合以及聚合学习后，得到视频的时空情绪特征；所述第一时序相对变换特征，为对应帧图像空间特征与其他帧图像空间特征的欧式距离组成的一维向量；所述第二时序相对变换特征，为对应帧图像空间特征与其他帧图像空间特征的双曲距离组成的一维向量；根据所述视频的时空情绪特征识别人脸表情类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于时空相对变换的视频人脸表情类别识别方法和系统
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