【摘 要】
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针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题，提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先，提出了一种简单的视频帧图片规整算
【机 构】
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哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51677035);深圳市基础研究项目(JCYJ20150513151706580);深圳市科技计划项目(GRCK2016082611021550)~~
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针对唇部特征提取维度过高以及对尺度空间敏感的问题，提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法作特征提取来进行说话人身份认证的技术。首先，提出了一种简单的视频帧图片规整算法，将不同长度的唇动视频规整到同一的长度，提取出具有代表性的唇动图片；然后，提出一种在SIFT关键点的基础上，进行纹理和运动特征的提取算法，并经过主成分分析（PCA）算法的整合，最终得到具有代表性的唇动特征进行认证；最后，根据所得到的特征，提出了一种简单的分类算法。实验结果显示，和常见的局部二元模式（LBP）特征和方向梯度直方图（HOG
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