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摘要：本发明公开了一种基于面部动态捕捉的中文唇语识别方法，具体步骤为：使用深度相机采集面部连续像；对连续图像进行三维面部关键点估计，并计算面部动态特征；将面部动态特征输入到唇语识别模型中，得到拼音类别的概率分布；使用大语言模型根据拼音类别的概率分布进行文字序列预测，生成中文唇语识别结果。本发明创新性地引入了深度摄像头进行数据采集，提供了深度信息作为输入，有效增强了模型在低光照环境下的表现。同时，模型训练数据覆盖了更加多样化的生活场景，更贴合实际应用需求。因为直接利用面部动态数据，模型省掉了复杂的3D卷积预处理网络，使得模型能够快速高效处理数据。因此该技术具有广泛应用于智能手机智能移动设备的潜力。
主权项：1.一种基于面部动态捕捉的中文唇语识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用深度相机采集待识别的面部连续图像；2对采集的面部连续图像进行三维面部关键点估计，根据关键点计算面部动态特征；3将面部动态特征输入到唇语识别模型中，得到拼音类别的概率分布；4使用大语言模型根据拼音类别的概率分布进行文字序列预测，生成中文唇语识别结果。
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百度查询： 浙江大学 一种基于面部动态捕捉的中文唇语识别方法
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