HOOF（Histogram of Oriented Optical Flow）特征

看微表情识别的相关论文，总会提到各种手工特征，HOOF就是其中一种。HOOF特征全称Histogram of Oriented Optical Flow，出自09年的一篇论文Histograms of Oriented Optical Flow and Binet-Cauchy Kernels on Nonlinear Dynamical Systems for the Recognition of Human Actions，有兴趣的可以看一下。
HOOF提出来时是为了做运动识别的，因为之前的运动识别都是线性动态系统，提取的特征属于欧几里得几何学，很容易受背景和图像的尺寸影响，而直方图却不属于欧几里得几何。因此，作者打算对光流直方图进行改进。
改进的第一步，按照下图来决定光流的方向，
作者将周角分为4部分，按照上图分就会让光流免受水平运动方向的影响，而且无论是人远离镜头还是靠近镜头，都不会受影响。作者在后文还补充道在将周角分为32部分之后识别效果最好。在光流的方向进行统一后，将光流幅值归一化，这样就不会受噪声的影响。最后就能得到以光流为导向的直方图。