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该文结合函数变形模型和灰度轮廓向量模型的特点,给出了一种维数少、有效性高的视觉语言特征—灰度轮廓权向量差分唇形特征模型。该特征融合了嘴唇图像的形状变化信息和灰度信息,能够较完善地描述嘴唇的变化。同时,得出了一种新的视觉特征提取算法。仿真结果表明,该算法与传统的函数变形模型相比,总的特征提取准确率提高了5个百分点,每个发音图像序列特征提取的准确率提高了1.6至9个百分点,每帧图像的特征提取时间由4.6495秒下降到0.4455秒。对“1”至“10”数字发音的嘴唇图像序列进行识别,获得了较高的识别率。因