[发明专利]一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法在审
| 申请号： | 201910049839.7 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109858412A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李晶皎;王晓磊;闫爱云;王爱侠;金硕巍;李贞妮 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法。本发明方法，包括如下步骤：对采集到的待识别视频进行预处理，获取每帧待识别视频的唇部图像序列；将预处理后的唇部图像序列作为输入，馈送入构建的混合卷积神经网络进行短期时空特征和长期时空特征提取；将所述长期时空特征输入连接时序分类器获得识别概率结果，对所述识别概率结果进行解码处理，获得唇语识别结果。本发明通过混合卷积神经网络同时学习唇部运动的空间和时间特征，同时通过两层Bi‑GRU网络将短期时空特征和长期时空特征结合起来，并使用连接时序分类训练网络，提高了唇语识别的速度与精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 时空特征 卷积神经网络 唇语识别 唇部 预处理 时序 概率结果 图像序列 视频 解码处理 时间特征 输入连接 训练网络 分类器 构建 两层 送入 采集 分类 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合卷积神经网络的唇语识别方法，其特征在于，包括：S2、对采集到的待识别视频进行预处理，获取每帧待识别视频的唇部图像序列；S3、将预处理后的唇部图像序列作为输入，馈送入构建的混合卷积神经网络进行短期时空特征和长期时空特征提取，所述混合卷积神经网络包括：用于提取视频的短期时空特征的3D卷积神经网络，用于将所述短期时空特征作为输入，提取深层次特征的2D卷积神经网络和用于将所述深层次特征作为输入，提取视频的长期时空特征的两层Bi‑GRU网络；S4、将所述长期时空特征输入连接时序分类器获得识别概率结果，对所述识别概率结果进行解码处理，获得唇语识别结果。
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