唇语特征在身份认证中若干关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61271319
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0116.图像信息处理
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

It is well-known that different people have different lip shape and appearance and different people have their unique talking style during utterances. The visual information of the lip region which is related to the uttering procedure is referred to as the lip features. Recently, many researchers have demonstrated that the lip features contain rich speaker-identity-related information and can be used as a new kind of biometric feature in speaker authentication. This project aims to carry out a systematic and in-depth study on the discriminative power of various lip features in differentiating speaker's identity and provide a comprehensive analysis to discover the underlying rationale of the role of the lip features in speaker authentication. Based on the characteristics of the lip features, a series of speaker authentication algorithms will be designed. The major research focuses of the project lie in: i) Accurate, robust and efficient lip feature extraction techniques; ii) Underlying mechanism of the discriminative power of the lip features; iii) Speaker authentication schemes based on the lip features for fixed or variable prompt-texts. This investigation will disclose the underlying relationship between the lip features and the speaker's identity. Furthermore, this study should contribute to the advancement of the identity authentication technology based on visual cues by providing a series of new ideas and feasible solutions. Finally, the expected research results of the project can be incorporated in various multimodal biometrics authentication systems to provide higher level security in many access control applications.
众所周知,不同人有不同的嘴唇形状和外观,在讲话过程中的讲述风格也各不相同。这些与讲话过程相关的嘴唇信息被称为唇语特征。近期研究表明,唇语特征之中包含了丰富的讲话人身份信息,可被用来识别和认证讲话人的身份。本项目旨在深入研究唇语这一与讲话过程相关的新型生物特征,探寻唇语特征区分讲话人身份的鉴别力根源所在,并设计适合其特点的讲话人身份认证方法。重点的研究内容包括:1)准确、鲁棒、高效的唇语特征提取技术;2)唇语特征身份认证机理;3)针对特定/可变提示语,适合唇语特征特点的讲话人身份认证机制。通过本项目的研究,对揭示唇语特征与讲话人身份之间的内在联系有重要的理论意义。同时,为世界范围内依据视觉信息进行讲话人身份认证领域的若干研究难点提供了新的思路和解决方法。最后,项目预期研究成果可望融入各种多生物特征身份认证系统,在安全性要求较高的入口控制系统和访问控制系统中有广阔的应用前景。

结项摘要

众所周知,人讲话时候的嘴唇及其运动变化中包含着丰富的讲话人身份信息,可被用来识别和认证讲话人的身份。本项目旨在深入研究唇语特征这一新型生物特征,探究唇语特征在讲话人识别和讲话人认证这两个典型环境下的应用效果和潜力。在项目研究过程中,课题组对于嘴唇图像分割、嘴唇轮廓建模、唇语特征身份鉴别力分析、最优唇语特征的提取和表达、静、动态唇语特征建模以及讲话人识别/认证机制设计等方面进行了深入、系统的研究,取得了一系列研究成果。具有代表性的有:1)在唇语特征身份鉴别力分析方面,课题组通过大量实验验证了动态唇语特征相比静态唇语特征具备更高的身份鉴别力,进而说明了不同的讲话风格比不同的嘴唇外观更能区分讲话人身份;2)在最优唇语特征提取方面,课题组通过引入时空域多层次稀疏编码方法,提出了符合唇语特点的时空域唇语特征表达,相比现有方法能够取得更高的识别和认证性能。该技术处于国际先进水平;3)在嘴唇分割方面,课题组提出了融合竞争模式和模糊聚类的嘴唇分割方法,能够自动化的识别口腔内部的成分数,是目前为数不多的同时分割嘴唇内外轮廓的嘴唇分割算法;4)在讲话人身份识别和认证机制方面,课题组率先提出基于视位和视位转移的静、动态唇语特征建模方法,依据讲述不同内容时讲话人讲话的独特程度差异,通过组合学习的方式提升整体身份识别和认证的效果;5)最后,课题组所搭建的包含200个讲话人,讲述中英文混合提示语的大规模唇语图像序列库为世界范围内唇语特征的进一步研究提供了良好的测试平台。上述研究成果说明,通过本项目的研究,为唇语特征这一新型生物特征的研究奠定了良好的基础,也为今后的相关研究指明了方向。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Optimization of Lip Contour Estimation
嘴唇轮廓估计的优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Chinese Journal of Electronics
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Ma Xiaoli;Li Shenghong;Li Jianhua;Ni, Lionel M.
  • 通讯作者:
    Ni, Lionel M.
Visual speaker identification and authentication by joint spatiotemporal sparse coding and hierarchical pooling
通过联合时空稀疏编码和分层池化进行视觉说话人识别和认证
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2016.09.015
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    赖俊尧;王士林;Alan Wee-Chung Liew;施行健
  • 通讯作者:
    施行健
Passive Image-Splicing Detection by a 2-D Noncausal Markov Model
二维非因果马尔可夫模型的被动图像拼接检测
  • DOI:
    10.1109/tcsvt.2014.2347513
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Zhao Xudong;Wang Shilin;Li Shenghong;Li Jianhua
  • 通讯作者:
    Li Jianhua
Detection of shifted double JPEG compression by an adaptive DCT coefficient model
通过自适应 DCT 系数模型检测移位双 JPEG 压缩
  • DOI:
    10.1186/1687-6180-2014-101
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    Eurasip Journal on Advances in Signal Processing
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liew, Alan Wee-Chung;Li, Sheng-Hong;Zhang, Yu-Jin;Li, Jian-Hua
  • 通讯作者:
    Li, Jian-Hua

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其他文献

基于H.264/AVC的VLC域的视频水印内容认证计划
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    China Communications
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    林志高;孙锬锋;王士林;蒋兴浩
  • 通讯作者:
    蒋兴浩
An Information-Based Color Feature Representation and Its Application in Detecting Adult Images
基于信息的颜色特征表示及其在成人图像检测中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Shanghai Jiaotong University (Science)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王士林
  • 通讯作者:
    王士林
基于三阶统计特征的被动图像拼接检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机应用研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵旭东;袁野;李生红;王士林;李建华
  • 通讯作者:
    李建华
电动背负式风送喷雾器设计与作业性能试验
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王士林;宋坚利;何雄奎
  • 通讯作者:
    何雄奎
基于 熵和多步马尔科夫特征的图像拼接检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    仝威;赵旭东;王士林;李生红
  • 通讯作者:
    李生红

其他文献

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AI技术路线图

王士林的其他基金

抵御深度伪造攻击的唇语特征活体检测与身份认证技术研究
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    2022
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    面上项目
抵御深度伪造攻击的唇语特征活体检测与身份认证技术研究
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    2022
  • 资助金额:
    56.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向大词汇量连续语音的自动化唇读技术研究
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    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于动态嘴唇特征分析的讲话人身份认证技术研究
  • 批准号:
    60702043
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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