文档介绍：广东工业大学硕士学位论文基于内唇特征提取的唇语识别姓名:王晓钟申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:潘保昌 20080501 摘骚摘要近年来,语音识别技术在实验室条件下逐渐发展和成熬,作为人们交流时的~个莺要的辅助信息,唇读技术麓在嗓声环境下提高语音识别的识别率,在特殊渠道熬情报获取方面也有着不《售量麴{乍臻。唇读研究的蠹容涉及模式识别、计算机视觉、图像处理等多个领域,具有广阔的应用前景,由计算机来实现和完成这项技巧,对人机交流技术有着深远的影响。国内唇语研究起步较晚,是~ 个较新的课题,正引起越来越多的研究入员的关注。本文在广泛阕读蓄内辨有关蘑读识别技术的参考文献鳃基础之上,透过对国肉辨现有的善诱识别系统中唇定位、唇语特征提取和识别技术的研究探讨和比较分析,设计开发了基于内膳特征提取的唇语识别系统,强调了内唇在唇语识别中的核心作用。唇定位方面,本文提出了一种灰度平均唇定位方法,通过自制的韵母膳构建灰度平均唇模板,在器读菡片上匹配蜃区域。该方法篱单易行,能快速准确的定位唇位置,歪确率高于90%,适合发音群类不多置背景简单的蘑读图片。特征提取方葱,本文创建了内唇嗣型摸板,且重新定义内脬曲线函数表达式, 将内唇的几何和灰度特征作为膳语识别的基本特征。其中,内唇模板是对传统双膳线模板的简化,强调了内唇的核心作用;重新定义的内唇瞌线更为敏感,描述能力更强,是对传统双蘑线模板的优化。该方法有效提取了器读的主要特征,降低了计算复杂度懿黉嚣重具备较高静识别率。唇语识别方面,本文提出了一种特征聚类识别方法,利用聚类算法得到训练图像中内唇的几何和灰度特征聚类中心,用距离函数完成对测试样本的识别。将聚类算法应用于识别也是一次新的尝试,且该方法能够较好实现识别过程。在本文提蹬的基于内唇特征提取的蘑语识别系统中,研究的重点是特征提取孛蠹艨线模型的褐建帮应用,是一次全薪兹尝试。本文的实验对象为单纯静视觉信息,集合为单个韵母发音,采用K-means聚类算法,分别运用欧氏距离函数和和范式距离函数准则,进行基于内唇特征提取的识别。实验结果证明该方法降低了计算复杂度具备较高的识别率,新的尝试具可行性。关毽词:詹动;唇读;日鍪模板;特征提取;匹配广东T业大学工学硕L学位论文 Abstract Audio speech recognition(ASR)technology has developed more and more mature recently inlaboratory important supplementary information between people’Scommunication,lip—reading recognition technology improves speech recognition rateinthenoisy ,it playsan inestimable role on accessing special channels toobtain —reading recognition technology involves in several areas,such as pattern puter vision,image processing,and toachieve thetechnology hasfar—reaching impact to the man。munication technology。The research about recognition technology starts lateand is anew subject in our country,more and more researchers foCUS on Based on theextensive references athome and abroad and doing research parative analysis on lip-reading recognition technology,especially ontheaspects 《lip location,features extraction and recognition。The paper designs asystem of features extraction and recognition oflip—reading based on inner lip is stressed tobethecentral roleby thepaper。 For