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基于SIFT的说话人身份认证技术

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.89 MB | 2017-11-28

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  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。

基于SIFT的说话人身份认证技术

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