Abstract-Dynamisk textur (DT) är en förlängning av texturen till den tidsmässiga domänen. Beskrivning och erkännande av DT har väckt allt större uppmärksamhet. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för erkännande av DT och dess förenklingar och utvidgningar till analys av ansiktsbilder. För det första, texturerna är modellerade med volym lokala binära mönster (VLBP), som är en förlängning av LBP operatör allmänt används i vanlig textur analys, kombinerar rörelse och utseende. För att göra tillvägagångssättet beräknings enkelt och enkelt att förlänga, endast samtidiga förekomster av lokala binära mönster på tre ortogonala plan (LBP-TOP) beaktas sedan. En blockbaserad metod föreslås också för att hantera specifika dynamiska händelser som ansiktsuttryck där lokal information och dess rumsliga platser också bör beaktas. I experiment med två DT-databaser, DynTex och Massachusetts Institute of Technology (MIT), både VLBP och LBP-TOP klart överträffade tidigare metoder. Den föreslagna blockbaserade metoden utvärderades med Cohn-Kanade ansiktsuttryck databas med utmärkta resultat. Fördelarna med vårt tillvägagångssätt är lokal bearbetning, robusthet mot monotona gråskalor och enkel beräkning.
Den variant av den lokala binära mönster (LBP) deskriptor som föreslås i REF, som beräknar LBP på tre ortogonala plan används som ansikte deskriptor längs sekvensen.
Dynamic Texture Recognition Using Local Binary Patterns with an Application to Facial Expressions
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}