1、唇讀技術屬于生物識別領域的一種技術。唇讀是通過利用視覺信息來補充聽覺信息，進而提高計算機系統(tǒng)的理解能力。計算機唇讀過程為：視頻幀圖像的獲取、唇部定位、唇部特征提取、唇動識別。本文主要對這幾個方面的內容進行了研究。
　　針于唇部定位問題，首先檢測出人臉區(qū)域。在YCrCb顏色空間建立高斯概率模型來判定皮膚像素，利用二值圖像投影法定位人臉的大致位置。為了確定唇部區(qū)域，在人臉已檢測出來的情況下，基于人臉各個器官的分布特征，粗略地定位出唇部

2、區(qū)域。并進一步基于Fisher判別法更準確地區(qū)分出唇色和膚色，精確地確定出唇部區(qū)域。
　　針對唇部特征提取問題，為了獲取唇部幾何特征，先運用局部灰度最小的方法，搜索得到唇部的左右嘴角點。利用唇部結構的幾何對稱特征以及投影閾值分割等方法確定外唇輪廓的中點。唇部的幾何特征通過這幾個關鍵點之間的幾何比例關系獲得。另外唇部的像素特征運用主成分分析法獲得。先基于主成分重構的方法確定特征唇的維數，最終確定特征唇的維數為60。然后利用主成分分析

3、法提取唇部特征，每一幀唇部圖像的像素特征用一個六十維的向量表示。
　　在得到唇部特征之后，需要確定幀序列的始末位置以及對每幀唇部圖像進行分類。首先運用基于特征值方差的方法來剪切視頻幀序列，得到的始末位置存在一定的誤差。針對這個問題，提出基于方差梯度的方法，剪切得到的結果證明了此方法的有效性和可行性。另外對每幀唇部圖像進行分類時，為了改善K-mean算法對初始聚類中心敏感的問題，運用一種改進的K-mean算法對唇形進行分類。分類結果