基于改进的level set嘴唇轮廓定位方法

根据嘴唇的几何分布特性,提出一种基于多方向的水平集方法(Multi-Level set)来进行嘴唇轮廓的定位。Multi-Level set方法通过对嘴唇图像多个方向的滤波得到新的边缘检测函数来增强嘴唇轮廓的梯度信息,然后利用能量函数最小化来使初始曲线向嘴唇轮廓靠近,达到说话人嘴唇轮廓的精确定位。实验证明用Multi-Level set方法定位嘴唇轮廓的准确率比level set提高了7.32%。

一种新颖鲁棒的嘴唇轮廓提取方法

嘴唇是人脸特征的重要组成部分,在音视频识别、认证、嘴唇同步、人脸识别等方面都很重要.但因嘴唇与肤色间对比度差,使嘴唇分割十分困难.根据在RGB颜色空间中,红色分量与绿色分量间的差异在嘴唇处较人脸其他肤色处明显,利用伪色调,结合YIQ彩色空间中Q分量在嘴唇处较稳定这一特点,首先确定出嘴唇上下边界.利用人眼与其他肤色存在明显差异,确定嘴唇的左右边界.然后对嘴唇区域进行形态操作、边缘提取等以得到完整的嘴唇轮廓.通过对大量不同肤色的人脸图像的嘴唇轮廓提取,证实了该方法的有效性和鲁棒性.

基于嘴部状态分类的内唇开度估计算法

为了准确地识别嘴部张合程度,提出了一种基于嘴部状态分类的内唇开度估计算法。将嘴部局部图像从RGB空间转化到YIQ空间,利用牙齿、嘴唇和舌头所对应的Q值的极值点数量和位置分布将嘴部状态分为3类,对每一类分别确定不同的一阶差分范围,使得能在有舌头、牙齿存在的情况下准确地定位出内唇边界点的位置,进而计算出内唇开度值。实验结果表明,基于嘴部状态分类的内唇开度估计算法计算出的内唇开度估计值与实际值之间的相关度达95%,比经典的Saha方法提高了5%。