近年来,随着模式识别技术和计算机运算速度的快速发展,越来越多的深度学习技术被应用于各个领域。而基于深度学习的唇读技术也因其出色的识别性能受到了国内外学者的广泛关注。研究唇读的目的是利用嘴唇图像序列的视觉信息来补充语音等听觉信息,进而提高计算机系统对语言的理解能力。嘴唇图像分割有利于自动化提取嘴唇轮廓等信息,直接影响后续说话内容识别模块的性能。因此,实现精确的像素级嘴唇区域图像分割对唇读技术的应用具有很大的价值。现有大多数嘴唇分割方法在固定拍摄场景的实验室环境下一般能够取得较好的效果。但在光照、背景复杂多样的自然场景下,当说话人张嘴露出舌头、牙龈等与嘴唇颜色十分接近的口腔成分时,各种分割算法的性能对于此类拍摄图像都会有较为显著的下降。同时,传统算法计算复杂度较高,也无法满足移动端应用对于实时性的需求。针对上述问题,本文提出了一种基于模糊深度卷积神经网络的嘴唇图像分割技术,将深度卷积网络和模糊逻辑模块无缝融合,实现在各种困难场景下准确、鲁棒、高效的像素级嘴唇图像分割。卷积神经网络能够提供多层次的图像特征表达,为嘴唇分割提供充分的局部和全局信息;而模糊逻辑模块能够对嘴唇图像在拍摄、标注等环节产生的不确定性进行完善的建模,提升了分割算法的鲁棒性。此外,本文还设计了一种针对嘴唇图像分割的知识蒸馏技术,充分利用了大模型的监督信息来提升小模型的分割准确率,进而完成模型压缩,提升分割算法的实时性。最后,本文构建了一个自然场景下的嘴唇区域图像数据集,经过实验论证,对比现有的嘴唇图像分割算法,本文提出的方法在满足实时性的同时也达到了更高的准确率。