【摘 要】
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为了有效挖掘人说话时的唇动特征,提出了一种综合局部区域马尔科夫随机场（Markov random field,MRF）特性和模型校准的嘴唇分割方法。将嘴唇区域图像从RGB转换到LUX色彩空间,并
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571013);北京市自然科学基金(4143061)
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为了有效挖掘人说话时的唇动特征,提出了一种综合局部区域马尔科夫随机场（Markov random field,MRF）特性和模型校准的嘴唇分割方法。将嘴唇区域图像从RGB转换到LUX色彩空间,并利用对数化色彩分量U实现初始化轮廓的确定。沿轮廓选取固定半径的圆形窗口函数界定局部区域,再利用马尔科夫随机场进行嘴唇分割,并使用基于Kullback-Leiller（KL）距离的模型校准方法使局部区域之间的分割结果相互协调。实验证明,该方法可以在皮肤中分离出嘴唇,分割准确率高,鲁棒性好,具有较高的实用价值。
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