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針對唇部特征提取維度過高以及對尺度空間敏感的問題，提出了一種基于尺度不變特征變換（ SIFT）算法作特征提取來進行說話人身份認證的技術。首先，提出了一種簡單的視頻幀圖片規整算法，將不同長度的唇動視頻規整到同一的長度，提取出具有代表性的唇動圖片；然后，提出一種在SIFT關鍵點的基礎上，進行紋理和運動特征的提取算法，并經過主成分分析（PCA）算法的整合，最終得到具有代表性的唇動特征進行認證；最后，根據所得到的特征，提出了一種簡單的分類算法。實驗結果顯示，和常見的局部二元模式（ LBP）特征和方向梯度直方圖（HOG）特征相比較，該特征提取算法的錯誤接受率（ FAR）和錯誤拒絕率（FRR）表現更佳。說明整個說話人唇動特征識別算法是有效的，能夠得到較為理想的結果。
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