資料介紹
針對(duì)唇部特征提取維度過高以及對(duì)尺度空間敏感的問題,提出了一種基于尺度不變特征變換( SIFT)算法作特征提取來進(jìn)行說話人身份認(rèn)證的技術(shù)。首先,提出了一種簡(jiǎn)單的視頻幀圖片規(guī)整算法,將不同長(zhǎng)度的唇動(dòng)視頻規(guī)整到同一的長(zhǎng)度,提取出具有代表性的唇動(dòng)圖片;然后,提出一種在SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行紋理和運(yùn)動(dòng)特征的提取算法,并經(jīng)過主成分分析(PCA)算法的整合,最終得到具有代表性的唇動(dòng)特征進(jìn)行認(rèn)證;最后,根據(jù)所得到的特征,提出了一種簡(jiǎn)單的分類算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,和常見的局部二元模式( LBP)特征和方向梯度直方圖(HOG)特征相比較,該特征提取算法的錯(cuò)誤接受率( FAR)和錯(cuò)誤拒絕率(FRR)表現(xiàn)更佳。說明整個(gè)說話人唇動(dòng)特征識(shí)別算法是有效的,能夠得到較為理想的結(jié)果。
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