鲁棒的方法来标识使用唇识别的扬声器

资 源 简 介

鲁棒的方法来标识使用唇识别的扬声器

详 情 说 明

在生物识别技术领域，基于唇动的扬声器鉴定系统正逐渐成为一种可靠的辅助验证手段。该系统的核心目标是通过分析嘴唇运动特征，建立与特定说话人关联的生物特征模型，从而在开集识别场景中实现高精度的身份验证。

系统采用分阶段处理框架来提升鲁棒性：

嘴部区域定位 通过融合颜色与强度信息生成混合边缘特征，精准定位视频帧中的嘴唇区域，为后续分析提供空间约束。该步骤有效克服光照变化和面部偏转的干扰。

关键点动态提取 在混合边缘特征的基础上，捕获嘴唇轮廓的拓扑关键点（如嘴角、唇峰等）。这些关键点不仅反映静态形状，还能在时序上表征说话时的动态运动模式。

多项式模型拟合 创新性地采用三次多项式曲线对分段的唇部边缘进行建模。将嘴唇划分为五个独立区域，每个区域通过定制化的多项式函数拟合，既保留了局部细节特征，又通过全局约束保持整体形状合理性。这种分段建模策略显著提升了对于不同唇形和发音姿态的适应性。

在性能验证方面，系统通过视听数据库的交叉测试，以等错误率（EER）作为核心指标评估开集识别效果。实验表明，融合运动矢量的动态唇纹特征相比传统静态生物特征，能够更有效地应对佩戴口罩等遮挡场景，为身份认证系统提供补充性的鲁棒判断依据。