[发明专利]混合时空平面局部二值模式的自发微表情定位方法

摘要

本发明公开一种混合时空平面局部二值模式的自发微表情定位方法。本发明根据自发微表情视频中连续帧的相关性，通过精细匹配实现了像素级人脸区域对齐，从而对头部偏移等干扰具有较强的抗干扰能力。同时在空间轴平面提取扇形区域特征，并在时间轴提取去冗余的线性特征，既减少了特征点冗余计算，又通过非线性特征融合的方式结合时空特征，形成更完备的特征表示，因此能更加鲁棒地表示自发微表情，提高了自发微表情视频中自发微表情定位精确率。

主权项

1.混合时空平面局部二值模式的自发微表情定位方法，其特征在于该方法具体是：步骤1)人脸对齐，包括粗匹配对齐与精细匹配对齐；步骤S1：用ASM算法对自发微表情视频每帧提取脸部标记点，其中内眼角点和鼻尖点，是正面视角中相对稳定的三个点，被用于脸部区域仿射变换，实现脸部区域的粗匹配对齐；步骤S2：在完成粗匹配对齐的图片基础上，用精细匹配算法最大化相邻帧之间的相似度，将脸部区域分为眼部区域和嘴部区域分别进行精细匹配对齐；步骤2)人脸眼部区域与嘴部区域的时空特征提取，即从眼部区域与嘴部区域，分别提取空间轴扇形平面特征与去冗余时间轴线性特征；步骤S3：使用LBP方法分别提取眼部区域与嘴部区域的空间轴扇形平面特征；步骤S4：使用LBP方法分别提取眼部区域与嘴部区域的去冗余时间轴线性特征；步骤3)采用非线性的特征融合方式，将空间轴平面和时间轴线性提取得到的特征向量融合为更完备的特征向量表示；步骤4)通过相关性的计算与阈值的设定来判定视频中自发微表情帧，定位出自发微表情视频中自发微表情帧所在序位，选取帧特征大于阈值的帧作为自发微表情帧。