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基于PCA和KHM聚类的唇特征提取算法的研究
引用本文:刘颖,王成儒. 基于PCA和KHM聚类的唇特征提取算法的研究[J]. 微电子学与计算机, 2008, 25(8)
作者姓名:刘颖  王成儒
作者单位:燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004
摘    要:在基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音同步唇动合成系统中,提出了基于主成分分析(PCA)法的口形全局纹理特征的表达方法,并在此基础上运用对初始值不敏感的K调和均值(KHM)聚类算法对实验中所用到的1650张24位真彩色唇图像样本进行PCA特征提取和聚类分析,以便于在语音唇动合成研究中建立语音特征与唇特征之间的映射关系.实验结果表明该方法保存了唇动过程中的嘴部二维形状信息,避免了由于特征点提取不准而对唇动合成产生的影响,同时运用KHM聚类算法使得聚类结果更加准确,有利于人脸语音动画的研究.

关 键 词:特征提取  主成分分析  KHM  人脸语音动画

Lip Feature Extracting Research Based on PCA and KHM Clustering Algorithm
LIU Ying,WANG Cheng-ru. Lip Feature Extracting Research Based on PCA and KHM Clustering Algorithm[J]. Microelectronics & Computer, 2008, 25(8)
Authors:LIU Ying  WANG Cheng-ru
Abstract:
Keywords:feature extracting  principle component analysis(PCA)  K-harmonic means(KHM)  facial speech animation
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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