基于Lab色度空间a分量的唇部提取方法

唇部提取是唇读系统和基于唇部的身份识别系统中的重要预处理过程,提取效果直接影响系统性能,现有的唇部提取方法对被提取人肤色有一定依赖性,且对带胡须和露齿图像的唇部提取效果较差。针对该问题,通过对常用色度空间各分量的可分离性进行研究,提出基于Lab色度空间的a分量唇部提取方法。实验结果证明,该方法能实现唇部的自动分割和提取,具有较好的鲁棒性。

基于DCT和ONPP的唇部特征提取

针对单视觉通道唇读系统中唇部特征的提取问题提出了基于DCT+ONPP的特征提取方法。相对于保持全局结构特性的PCA方法,ONPP是一种既保持局部邻域几何特性又兼顾全局的线性降维技术。实验证明提出的方法优于DCT+PCA的特征提取方法。另外还对邻域点个数对系统性能的影响做了相应的研究,发现邻域点为3时该方法具有较好的识别效果。

基于DT-CWT和PCA的唇部特征提取方法

针对单视觉唇读系统中唇部特征的提取问题,提出了基于双树复小波和PCA的唇部特征提取方法。利用双树复小波变换的近似平移不变性,通过将变换后的系数幅值重新排列,克服了感兴趣区域中唇部偏移的影响。与DCT相比,双树复小波变换既可反映输入信号的频域特性,又能反映其空间域特性,具有近似平移不变性,这些特性使得DT-CWT+PCA的方法优于DCT+PCA的特征提取方法。实验结果表明,该方法在识别率方面有较大的提高。