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申请/专利权人：南京师范大学

摘要：本发明提供了一种时空域信息融合随机森林的微表情检测方法，包括：S1：通过人脸跟踪检测，完成输入视频序列预处理；S2：使用特征空间表示整个视频序列，由呈现为金字塔式层级的二维子区域表征的统一局部二进制模式来表示；S3：采用改进的增强方式融合时空域信息作为随机森林源对象；S4：使用基于随机森林的嵌入式特征选择方法来选择最具区别性的特征；S5：基于时空域信息融合随机森林算法构建微表情分类器。本发明利用微表情视频序列在时域和空域上的双重信息通道及随机森林分类器的天然多元处理能力，通过识别面部正面低维外观特征空间分类微表情。基于本发明方法，人脸微表情识别率有较大幅度提升，且对基础数据库依赖降低。

主权项：1.一种时空域信息融合随机森林的微表情检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过人脸跟踪检测，完成输入视频序列预处理；S2：使用特征空间表示整个视频序列，由呈现为金字塔式层级的二维子区域表征的统一局部二进制模式来表示；S3：采用改进的增强方式融合时空域信息作为随机森林源对象；具体包括如下子步骤：S31：对象参数初始化及参数定义，其中，S：改进增强后的源对象；IS：空域对象信息；IT：时域对象信息；HS1：空域对象一次融合处理；HS2：空域对象二次融合处理；HT1：时域对象一次融合处理；HT2：时域对象二次融合处理；Mf：融合微表情信息帧；f：微表情信息帧；一次融合微表情信息帧MfS1、MfT1；二次融合微表情信息帧MfS2、MfT2；S＝IS∪ITHS1＝{MfS1,fS1}HS2＝{MfS2,fS2}HT1＝{MfT1,fT1}HT2＝{MfT2,fT2}S32：以改进的增强方式融合时空域信息作为随机森林源对象处理，对时域对象及空域对象进行一次融合处理及二次融合处理，如果时域与空域信息在指定帧相交向量大于帧向量本身，则对处理结果进行增强融合处理，具体包括：当时域与空域信息在指定帧相交向量大于第i帧指定的帧向量Ii本身，且帧向量本身不为0时，则通过以下公式对第i帧信息的时空域对象进行一次信息提取及二次信息提取均值的融合处理：Mixfi＝fi1+fi22当第i帧信息的融合处理结果与其第一次提取信息之差的绝对值大于与其第二次提取信息之差的绝对值，则通过以下公式进行融合处理和增强融合处理：HandleHS1,HS2HandleHT1,HT2 其中，融合处理及增强融合处理定义如下： S4：使用基于随机森林的嵌入式特征选择方法来选择最具区别性的特征；S5：基于时空域信息融合随机森林算法构建微表情分类器。

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百度查询： 南京师范大学 时空域信息融合随机森林的微表情检测方法