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摘要:
提出了一种使用图像信息进行话者识别的方案,建立了一个共计916个样本、每个样本包含连续20帧图片的实验数据集.将基于图像信息的话者识别分为借助人脸识别技术找出人脸的嘴唇部分并执行唇动检测和对被检测出唇动的人脸进行人脸识别2个阶段.唇动检测模型通过2种方法获得:计算样本中每帧图片的人脸上下嘴唇间距与鼻部宽度的比例,并将该比例作为该帧图像的特征,基于总体样本特征使用支持向量机进行模型训练;对人脸的嘴唇部分进行裁剪,使用卷积神经网络对裁剪后的嘴唇图片提取特征,并将特征作为长短时记忆网络的输入进行模型的训练.实验结果表明,基于图像信息的话者识别能够达到较高的准确率.
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文献信息
篇名 基于图像信息的话者识别
来源期刊 中国科技论文 学科 工学
关键词 人脸识别 话者识别 唇动检测 支持向量机 卷积神经网络 长短时记忆网络
年,卷(期) 2018,(20) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2388-2393
页数 6页 分类号 TP37
字数 5234字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-2783.2018.20.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘培培 山东科技大学计算机科学与工程学院 3 28 2.0 3.0
5 杨祥来 1 0 0.0 0.0
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