视觉语言特征——灰度轮廓权向量差分形状特征
本文提出了一种视觉语言特征—灰度轮廓权向量差分形状特征,给出了该特征提取的算法.仿真结果表明,该算法与传统的函数变形模型相比,总的特征提取准确率提高了5个百分点,每个发音图像序列特征提取的准确率提高了1.6~9个百分点,每帧图像的特征提取时间由4.6495秒下降到0.4455秒.因此,算法在特征提取的准确性和有效性方面有全面的提高,其鲁棒性和实用性也得到明显的改善,是一种有效的视觉语言特征.
视觉语言 视觉特征提取算法 唇动识别 灰度轮廓向量模型 匹配算法
甘俊英 赵向阳 张有为
北京航空航天大学电子工程系 中国科学院声学研究所 五邑大学信息科学研究所
国内会议
南昌
中文
52-56
2002-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）