【摘 要】
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本文在基于句子级唇读识别的基础上,对唇读的基本技术问题包括预处理、唇动定位与特征提取、特征优化、唇读识别进行了研究和实践,具体包括以下内容:首先介绍了包含200个常用
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本文在基于句子级唇读识别的基础上,对唇读的基本技术问题包括预处理、唇动定位与特征提取、特征优化、唇读识别进行了研究和实践,具体包括以下内容:首先介绍了包含200个常用汉语句子的双模态语料库CAVDatabaseⅡ.通过对人脸区域的实时分析,自适应的找到唇色与肤色的聚类范围,从而修正唇色模型,利用该模型实现了实时唇动检测与跟踪.在唇的定位与特征提取方面,结合自适应色度滤波技术,利用可变模板定位唇,提取唇的形状特征,通过K L变换提取唇的图像特征,将两部分特征相结合.在特征优化方面,利用直接挑选法得到局部最优特征.通过适当减小形状特征权值,缩小了形状特征较不准确对识别造成的影响.通过对特征值进行规整,有效的改善了不同维特征的特征值分布差异较大的状况,并比较了是否包含形状特征的规整方法,使各维特征的结合更加有效.在唇读识别方面,利用以HMM为弱分类器的AdaBoost的唇读识别方法,有效地解决了样本空间的交叠问题,通过强化训练那些难以分类的样本,使得识别性能有所提高.
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