視頻圖像中的口唇檢測與跟蹤.pdf

1、在語音識別和人機交互技術(shù)備受關(guān)注的情況下，口唇檢測和跟蹤逐漸引起人們的關(guān)注，口唇檢測是唇讀和唇動合成的首要部分，可以提高語音識別的識別率，且能輔助老師進行聾兒教學以彌補相關(guān)老師的缺乏和提高學生的自學能力。
　　本課題分析了國內(nèi)外在口唇特征定位和跟蹤方面的研究現(xiàn)狀，重點研究了兩種技術(shù)：一種變形模型方法是精確提取物體幾何特征的常用方法，但是其計算量大；另一種粒子濾波器是圖像目標跟蹤中常用技術(shù)，在大目標的跟蹤中效果顯著，然而對于微特征的

2、圖像目標也存在點漂移等情況。本課題綜合使用變形模板和粒子濾波獲取嘴唇區(qū)域特征，對視頻序列中嘴唇特征定位與跟蹤技術(shù)進行了研究：
　　1．針對黃色人種的唇色與膚色相似性、胡須、牙齒等干擾因素對口唇定位的影響以及光照不均勻性等問題，給出了一種基于CIELab顏色空間的口唇定位方法，與現(xiàn)有的排紅法、CCD算法、色彩特征提取法等比較，可以解決對光照的依賴性、盡量避免干擾因素對口唇定位問題的影響，實現(xiàn)比較準確的提取出口唇區(qū)域。
　　2．

3、針對可變形模板的初始化及其存在的多參數(shù)優(yōu)化求解問題，給出了一種采用投影法粗略確定口唇的嘴角點，對可變形模板進行初始化的方法?？梢越鉀Q可變形模板的求解復(fù)雜性的問題，為進一步精確提取口唇特征點打下基礎(chǔ)。
　　3．針對發(fā)音過程中口唇變形、旋轉(zhuǎn)、縮放以及對邊緣連續(xù)性要求等問題，給出了一種基于可變形模板的口唇輪廓提取算法，通過采用多條曲線逼近口唇輪廓，利用邊緣、波谷等能量函數(shù)確定口唇輪廓。實驗表明該方法克服了不同光照、牙齒、舌頭等的影響準確

4、提取口唇輪廓，得到反映口形變化的參數(shù)。
　　4．針對口唇微特征點難以跟蹤問題，本文給出了一種使用粒子濾波器跟蹤口唇特征點的方法。在使用粒子濾波器時，對如何選取跟蹤特征框尺寸和粒子數(shù)目進行了實驗確定，保證了跟蹤的精度和效率。并通過實驗統(tǒng)計特征點跟蹤偏差，對嘴唇區(qū)域進行調(diào)整，減少定位的偏差。實驗表明該方法在跟蹤精度和時間方面具有一定的優(yōu)勢。
　　總之，本文對視頻序列中口唇檢測與跟蹤進行研究，并對關(guān)鍵技術(shù)進行了實驗驗證，達到了預(yù)期