公开(公告)号：CN113408355B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202110550533.7

申请日：2021-05-20

Applicant: 南昌大学

Inventor： 徐健锋 ,  吴俊杰 ,  王振 ,  左柯 ,  雷洁

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/02 ,  G06T7/11 ,  G06T7/40 ,  G06F16/174

Abstract: 本发明提供了一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法，该方法包括：首先，对于每段微表情视频的微表情视频片段集合V＝{v1,v2,…,vt}获取视频片段间的光流O＝{o1,o2,…,ot‑1}。接着，计算每张光流的横向位移与纵向位移联合作用函数进行光流加权。然后，联合三支决策调节三支化阈值(α,β)对光流进行NEG域，BND域及POS域光流的迭代筛选，当达到收敛条件联合BND域及POS域按序生成最终光流集合。最后，通过联合BND域及POS域完成视频压缩。本发明将粗糙集概率决策引入微表情领域，通过粗糙集进行信息决策，拓展了微表情研究新方向。本发明依据光流变化权重对图片信息进行去冗余，有效压缩视频片段信息，提升信息间的语义表达。

公开(公告)号：CN113408355A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110550533.7

申请日：2021-05-20

Applicant: 南昌大学

Inventor： 徐健锋 ,  吴俊杰 ,  王振 ,  左柯 ,  雷洁

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/02 ,  G06T7/11 ,  G06T7/40 ,  G06F16/174

Abstract: 本发明提供了一种基于三支决策和光流过滤机制的微表情压缩方法，该方法包括：首先，对于每段微表情视频的微表情视频片段集合V＝{v1,v2,…,vt}获取视频片段间的光流O＝{o1,o2,…,ot‑1}。接着，计算每张光流的横向位移与纵向位移联合作用函数进行光流加权。然后，联合三支决策调节三支化阈值(α,β)对光流进行NEG域，BND域及POS域光流的迭代筛选，当达到收敛条件联合BND域及POS域按序生成最终光流集合。最后，通过联合BND域及POS域完成视频压缩。本发明将粗糙集概率决策引入微表情领域，通过粗糙集进行信息决策，拓展了微表情研究新方向。本发明依据光流变化权重对图片信息进行去冗余，有效压缩视频片段信息，提升信息间的语义表达。