【摘 要】
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特征融合技术综合了参与融合的多类特征的有效鉴别信息，使得合成的新特征向量具有更强的分类能力．将提取到的唇形区域的几何特征向量和由离散余弦变换描述子表述的唇形轮廓特征
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,天津大学精密仪器与光电子工程学院,中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司
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特征融合技术综合了参与融合的多类特征的有效鉴别信息，使得合成的新特征向量具有更强的分类能力．将提取到的唇形区域的几何特征向量和由离散余弦变换描述子表述的唇形轮廓特征向量进行特征融合，形成新的特征向量，应用隐马尔可夫模型进行特征向量的学习和识别，从而综合利用两类特征的鉴别信息，提高唇形识别的效果．实验研究了45°视角下的唇形识别，基于独立汉字发音的实验结果表明，综合两类特征所形成的新特征向量比单纯采用任何一种特征向量都能够提高唇形识别的效果．
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