吴晨晨
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工业大学(深圳)更多>>
- 发文基金：深圳市基础研究计划项目国家自然科学基金深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SIFT的说话人唇动识别被引量：1
- 2017年
- 针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先,提出了一种简单的视频帧图片规整算法,将不同长度的唇动视频规整到同一的长度,提取出具有代表性的唇动图片;然后,提出一种在SIFT关键点的基础上,进行纹理和运动特征的提取算法,并经过主成分分析(PCA)算法的整合,最终得到具有代表性的唇动特征进行认证;最后,根据所得到的特征,提出了一种简单的分类算法。实验结果显示,和常见的局部二元模式(LBP)特征和方向梯度直方图(HOG)特征相比较,该特征提取算法的错误接受率(FAR)和错误拒绝率(FRR)表现更佳。说明整个说话人唇动特征识别算法是有效的,能够得到较为理想的结果。
- 马新军吴晨晨仲乾元李园园
- 关键词：尺度不变特征变换特征提取说话人识别
- 面向特定人的唇动身份认证技术研究
- 生物识别技术因其独特性及便捷性在日常生活中受到大家的青睐。唇动身份认证技术是一种综合个体生理特征与发音习惯的新识别技术，两者的结合使得该技术的独特性表现较好，而且对用户的要求相对较低并且很难被伪造。本文的研究目的即为根据...
- 吴晨晨
- 关键词：身份认证数据库特征点匹配
