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針對(duì)唇部特征提取維度過(guò)高以及對(duì)尺度空間敏感的問(wèn)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(lái)進(jìn)行說(shuō)話(huà)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(guò)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(lèi)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，和常見(jiàn)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(shuō)明整個(gè)說(shuō)話(huà)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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