几何系数赋权纹理特征的小样本人脸表情识别

针对只有少量人脸表情图像样本的约束条件，为构造更为有效的统计特征实现小样本表情识别，提出了几何系数赋权纹理特征的小样本表情识别方法。利用主动外观模型(Active Appearance Model, AAM)定位出人脸表情关键点，拟合关键点椭圆区域，计算椭圆离心率对比中性表情得到人脸表情几何系数；拟合关键点矩形区域，利用韦伯梯度编码(Weber Gradient Coding,WGC)提取拟合区域的纹理特征；将几何系数权重赋权拟合区域WGC特征联合支持向量机实现小样本表情识别。结果表明：在公共人脸表情库JAFFE、CK上进行测试，并与其他表情识别方法进行比较，文中算法识别率最大分别提高了1.95%与5.24%。     

基于约束树形图结构外观模型的人体姿态估计

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可用于行人检测、人体活动分析、人机交互以及视频监控等方面。针对基于树形图形结构模型的人体姿态估计算法中人体部件外观模型容易受到背景干扰的问题,提出了基于先验分割和外观转换的外观模型的人体姿态估计算法以改进人体的外观模型。根据PS模型,使用人体检测器和前景加亮进行预处理,确定人体的大致位置和大小,同时移除背景上的杂斑,基于先验分割和外观转换机制来估计人体部件的外观模型。实验表明在不同的图像数据库中,该算法在使用人体检测器和前景加亮算法减少部件搜索空间的同时,提高了人体姿态估计的准确性。