【摘 要】
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为了提取视频图像中的表情关键帧,提出了一种有效的利用Gabor小波变换和改进差分的关键帧提取算法.首先,采用基于肤色建模和运动预测的方法检测并跟踪视频序列中的人脸区域作
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江,212013
【出 处】
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第五届全国虚拟现实与可视化技术及应用学术会议
论文部分内容阅读
为了提取视频图像中的表情关键帧,提出了一种有效的利用Gabor小波变换和改进差分的关键帧提取算法.首先,采用基于肤色建模和运动预测的方法检测并跟踪视频序列中的人脸区域作为表情图像,将标准中性表情图像和被测各帧表情图像分别利用Gabor小波变换构造相应的表情特征弹性图,将被测表情弹性图和中性表情弹性图进行差分,根据欧氏距离的变化确定表情关键帧.实验结果表明:Gabor小波变换能有效提取表情特征信息,改进差分算法直接计算表情特征差异,降低了计算复杂度和由于像素直接差分可能引起的噪声误差,保证关键帧提取的实时、准确.
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