29、图像纹理描述与视频情感分析技术探索

图像纹理描述与视频情感分析技术探索

在当今的信息技术领域，图像纹理分析和视频情感分析是两个备受关注的方向。图像纹理分析有助于我们更精确地描述和识别图像中的纹理特征，而视频情感分析则能帮助我们理解人们在视频中表达的情感和态度。本文将详细介绍两种相关技术：基于噪声感知的纹理描述符 EAdLTP 以及基于 Bi - LSTM - GRU 分类的 YouTube 视频情感分析。

基于噪声感知的纹理描述符 EAdLTP

在图像分析领域，纹理描述符对于描述和识别图像的纹理特征至关重要。传统的局部二值模式（LBP）是一种常用的纹理描述方法，但它存在一些局限性，如可能遗漏大量纹理信息且对噪声敏感。为了克服这些问题，研究者提出了基于噪声感知的评估窗口相邻距离局部三元模式（EAdLTP）。

1. 相关基础模式

• 局部二值模式（LBP） ：LBP 通过对中心像素与其邻域像素进行阈值比较，生成一个二进制模式来评估区域变化。其计算公式如下：
  [LBPP,R(x, y) = \sum_{n = 0}^{n - 1} \xi(g_n - g_c)2^n]
  其中，(\xi(\omega) = \begin{cases} 0, & \omega < 0 \ 1, & \omega \geq 0 \end{cases})
• 局部三元模式（LTP） ：LTP 是 LBP 的一种变体，它使用三个值（-1, 0, 1）而不是传统的两个值（0, 1）。通过设置一个阈值 (\delta)，确定灰度级的量化范围，新的三值函数 (\phi(\cdot, \