唇动图像序列的加权组合特征分析

王蒙军; 李刚; 林凌

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唇动图像序列的加权组合特征分析

信息科学 | 更新时间：2020-08-12

- 唇动图像序列的加权组合特征分析
- Feature Analyzing Based on Weighting Combination for Lip’s Image Sequences
- 光学精密工程 2008年16卷第3期页码：511-517
- 作者机构：
  
  天津大学精密仪器与光电子工程学院17楼404室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 收稿日期：2007-09-24，
  
  修回日期：2007-10-31，
  
  网络出版日期：2008-03-22，
  
  纸质出版日期：2008-03-22
- 稿件说明：
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王蒙军,李刚,林凌. 唇动图像序列的加权组合特征分析[J]. 光学精密工程, 2008,16(3):511-517

Feature Analyzing Based on Weighting Combination for Lip’s Image Sequences[J]. Optics and precision engineering, 2008, 16(3): 511-517.
王蒙军,李刚,林凌. 唇动图像序列的加权组合特征分析[J]. 光学精密工程, 2008,16(3):511-517 DOI：

Feature Analyzing Based on Weighting Combination for Lip’s Image Sequences[J]. Optics and precision engineering, 2008, 16(3): 511-517. DOI：

摘要

特征融合技术综合了参与融合的多类特征的有效鉴别信息，使得合成的新特征向量具有更强的分类能力。为了使得两组特征能够以比较均衡的比例参与组合，达到较好的组合效果，采用加权组合的方法，将提取到的唇形区域的几何特征向量和由离散余弦变换描述子表述的唇形轮廓特征向量采用加权组合的方法进行特征融合，形成新的特征向量，应用隐马尔可夫模型对组合得到的特征向量进行学习和识别，从而综合利用两类特征的鉴别信息，提高唇形识别的效果。基于独立汉字发音的实验结果表明，加权组合两类特征后所形成的新特征向量比单纯采用任何一种特征向量都能够提高唇形识别的效果，配比不同的加权因子，最多可将识别率提高2.5％。

Abstract

Data fusion considers discriminate performance made by different features

and gets a new discriminate vector which had higher classifiable power. To get better effect of combination

weighting combination was used to form the parts of with balance. Geometrical features of lip region and the descriptors of lip contours by Discrete Cosine Transform were combined to get a new discriminate vector. With this new vector

the HMM model was used to training and recognizing. The experimental results based on isolated Chinese words show that the new discriminate vector by weighting combination can produce better recognition result than using single characterize parameters when applied to lipreading. A maximum recognition rate was improved by 2.5% with different weighting factors.

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