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公开(公告)号：CN102968620A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210464352.3
申请日：2012-11-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层高斯混合模型的场景识别方法，包括以下步骤：提取训练图像库中所有图像对应的分层高斯混合模型，并获取分层高斯混合模型的李代数描述子，接收待分类图像，并提取待分类图像的分层高斯混合模型的李代数描述子，用鉴别投影嵌入方法获取待分类图像的分层混合高斯的李代数描述子和训练图像库中所有图像的分层混合高斯的李代数描述子之间的距离，根据得到的距离利用最小中值距离分类器对待分类的图像进行分类，并返回分类结果。本发明优化了图像的分层高斯混合模型的特征表示，从而大大提高了场景识别的性能。
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公开(公告)号：CN102968643B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201210466293.3
申请日：2012-11-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子，基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序列构建ARMA模型获取ARMA模型间的距离，根据ARMA模型之间的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。
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公开(公告)号：CN102968620B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210464352.3
申请日：2012-11-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层高斯混合模型的场景识别方法，包括以下步骤：提取训练图像库中所有图像对应的分层高斯混合模型，并获取分层高斯混合模型的李代数描述子，接收待分类图像，并提取待分类图像的分层高斯混合模型的李代数描述子，用鉴别投影嵌入方法获取待分类图像的分层混合高斯的李代数描述子和训练图像库中所有图像的分层混合高斯的李代数描述子之间的距离，根据得到的距离利用最小中值距离分类器对待分类的图像进行分类，并返回分类结果。本发明优化了图像的分层高斯混合模型的特征表示，从而大大提高了场景识别的性能。
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公开(公告)号：CN102968643A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210466293.3
申请日：2012-11-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于李群论的多模态情感识别方法，包括以下步骤：获取视频，并提取视频帧中图像区域的高斯型特征描述子，基于高斯型特征描述子对视频中的图像区域进行跟踪，根据视频子序列构建ARMA模型获取ARMA模型间的距离，根据ARMA模型之间的距离构建核函数，并进行情感表达分类，根据人体、脸部和手部的情感类别概率对人进行情感识别。本发明根据视频中所包含的人体姿态运动信息、手势和脸部表情信息来判断人的情感状态，是一个将视频数据映射到人体运动特征、手势特征和脸部表情特征，再从人体运动特征空间和脸部表情特征映射到状态空间的过程，并提出利用李群论进行多模态情感识别，提高模型进行情感识别的精确性。
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