视觉语音合成技术在身份认证中的应用

文章分析了语音合成技术的要点,基于语音合成提出了一种视觉的语音合成算法L2W(Lip to Wav),并将其应用到身份认证当中。在GRID英文唇语数据集上的实验验证,证明了L2W的准确率能够达到78.85%,比相关算法有4.55%的提升。通过L2W合成的语音与原声源的频谱距离实现基于视觉语音合成的身份认证技术。     

高安全性人脸识别系统中的唇语识别算法研究

针对目前人脸识别系统面临的图片和视频攻击,构建了一种将人脸识别与口令密码相结合,并采用唇语识别技术进行活体检测的高安全性身份认证系统。首先由于汉语唇语数据的缺少,建立了CNLIP1和CNLIP2两个较大的汉语唇语数据库;其次,为了保留唇语的时序性,采用堆叠卷积独立子空间分析（ISA）深度神经网络模型来实现唇动时序特征的提取;最后提出使用迁移学习算法来训练特定人唇语识别模型。实验证明,唇动时序特征能更好的表征出数字串唇语,迁移学习训练的特定人唇语模型能够满足活体检测的需要,所构建的高安全性人脸识别系统具有较好的防攻击效果。     

基于多重视觉注意力的唇语识别

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network, LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。     

基于单标签射频识别的唇语识别算法

近年来,有研究提出了使用多个定制且可拉伸的射频识别（RFID）标签进行语音识别的无线平台,但该标签难以精准捕捉拉伸引起的大频率偏移,而且需要探测多个标签,标签脱落或自然磨损时还须重新校准。针对以上问题,提出基于单标签RFID的唇语识别算法,将灵活、易于隐藏且没有侵入性的单个通用RFID标签贴在脸上,即使用户不发出声音,仅依靠面部的微动作也可进行唇语识别。首先建立模型处理RFID阅读器接收的单个标签随时间和频率响应的接收信号强度（RSS）和相位变化,然后采用高斯函数对原始数据的噪点进行平滑去噪预处理,再采用动态时间规整（DTW）算法对收集到的信号特征进行评估分析,以解决发音长短不匹配的问题;最后创建无线语音识别系统来识别区分与声音相对应的面部表情,从而达到识别唇语的目的。实验结果表明,对于识别不同用户的200组数字信号特征,该方法的RSS准确率可以达到86.5%以上。     

唇语识别的视觉特征提取方法综述

现有唇语识别研究多专注于提高识别精度、研究多模态输入特征等方面,对提高唇部视觉特征的有效性关注不多.而唇部的视觉信息在视觉语音识别和唇语识别中起着关键作用,尤其在音频被破坏或无音频信息时,唇部视觉信息尤为重要.如何获取准确有效的唇部视觉特征是当前唇语识别的难点工作之一.从唇语数据集、传统视觉特征提取方法、视觉特征提取的深度学习方法三方面综述了唇语识别方向近年来的最新研究工作:首先,总结了唇语识别数据集,将唇语数据集分为正视图和多视图两种类型,并总结整理两类数据集的特点、局限性和下载地址;其次,从像素点、形状和混合特征的角度介绍了唇部视觉特征提取的传统方法,重点介绍各方法的基本思想、网络结构和特点;然后,介绍了唇部视觉特征提取的深度学习方法,重点介绍2D CNN、3D CNN、2D CNN与3D CNN相结合、其他神经网络四种深度学习方法的网络结构和优缺点,并比较了这些方法在公开数据集上的性能表现;最后,对唇部视觉特征提取方法所面临的挑战和未来研究趋势进行了展望.     

唇语语料库综述

优秀的语料库能为唇语识别提供良好的基础保障,但通用语料库的缺乏是导致唇语识别发展缓慢的重要原因之一。较为全面地综述了20多种语料库的相关特性。简单介绍了唇语识别的传统方法和深度学习方法。重点整理了近20多年较有影响力的唇语语料库,从识别对象、语料规模、录制方式与录制环境等12个方面进行比较分析,得出各种语料库的优缺点及适用范围,方便唇读工作者快速找到适合自己研究方向的语料库。比较了各种语料库采用何种算法及其所能达到的性能。对唇读面临的困难进行了剖析,对未来工作进行了展望。     

基于多生物特征识别的网络身份认证研究

针对单项生物特征在网络身份认证过程中,可能由于用户身体受到伤病或污渍的影响而导致系统无法正常识别、合法用户无法登录的问题。提出了将多种生物特征用于网络身份认证的方法,并对相关技术进行了探讨。     

基于RFID技术的计算机身份认证系统设计

随着信息时代的发展,计算机得到了广泛应用,计算机中的信息安全成为一个极为重要的问题;针对计算机的性息泄漏问题,设计了基于RFID技术的计算机身份认证系统;系统由USB-Lock和无线Key两个硬件设备和软件组成,当无线Key处在USB-Lock的感应区域时,双方保持通信,计算机处于可用状态;当无线Key超出USB-Lock的感应区域时,双方通信中断,计算机进入不可用状态,当用户回到计算机附近时,双方通信得到恢复实现计算机信息保护。     

基于指纹和人脸识别技术的身份认证系统

本文描述了一套基于指纹和人脸识别技术的身份认证系统,在指纹识别的基础上增加了人脸识别技术,进一步提高了系统的安全性。该系统分为指纹特征信息服务器、人脸特征信息服务器、应用服务器和设备终端四部分,通过终端设备获取指纹和人脸的特征信息,分别与指纹特征数据库和人脸特征数据库中存储的特征信息进行匹配,进而完成对对用户身份的验证。通过对考生身份的认证实验证明了该系统的可靠性。     

基于人脸识别技术的考生身份验证系统的设计与实现

现行的考生身份验证方法存在着错判、漏判和其他人为因素等问题,严重影响了考试的公正性。人脸识别技术可有效验证考生身份的真实性,从源头上避免替考代考现象的发生。鉴于此,本文利用C＋＋语言设计并开发了在PC机上实现的基于人脸识别技术的考生身份验证系统,并用具体实例进行了验证。     

基于人脸识别的双因素身份认证系统的设计与实现

身份认证是网络安全信息系统的第一道屏障,目前广泛使用口令等方式来确认身份的技术面临着严峻的挑战,并显得越来越不适应现代科技的发展和社会的进步;人们希望有一种更加方便可靠的方法来进行身份认证,根据身份认证的研究现状和生物特征的特点,文章设计了一种基于人脸识别和口令的双因素身份认证系统的新模式,不仅有效地提高了系统的安全性,而且有效地提高了系统认证速度,是一个安全、高效的身份认证系统。     

基于声纹识别和语音识别的网络账号身份认证系统

文章设计开发的基于声纹识别和语音识别的网络账号身份认证系统主要包含声纹录入、建库以及声纹判别两个部分。网络用户注册时,对用户的声纹进行采集;用户再次登录时,将用户的声纹与数据库中的声纹进行比较,通过声纹识别验证用户身份,确保用户的数据安全。系统建立在服务器端,安装方便快捷,安全性高。对用户要求低,仅需要一部麦克风即可完成注册。系统操作方便、简单,安全性、保密性好,市场前景广阔。     

基于声纹识别的Web身份认证系统设计

设计一个基于声纹识别的Web身份认证系统。在浏览器端利用自主开发的ActiveX录音控件录取封装使用者的声纹特征并传送给服务器,服务器端使用隐马尔科夫模型表述单字,单字之间通过增加静音状态分割以及语音训练形成稳定的声纹特征模型作为身份验证的基础库。实际测试结果表明,该系统识别性能好、可移植性强,适用于网络资源的远程声控。     

基于校园网的考试系统双向身份认证方案设计

在对基于校园网的无纸化考试系统的体系结构及安全需求进行深入分析的基础上,在服务器端与客户端构造了一种基于用户名/口令和数字签名的增强型双向身份认证方案,既保证了考试系统的安全性又满足了其高效性的要求。     

一种基于身份认证数据加密算法的研究与设计

随着各类管理信息系统的不断增加,迫切需要建立一个安全的身份认证系统来实现单点登录(SSO)。通过对不同身份认证技术的分析,研究了集中式认证服务(CAS)机制,分析了CAS的工作原理和安全性,并针对CAS存在的安全隐患,提出了一种混合动态数据加密算法MDEA。该算法结合了多种数据加密算法,并引入了随机数和时间戳动态因子,增强了身份认证系统的安全性。     

基于 ECC 身份认证的网银系统的设计与构造

本文首先对我国网银系统的各种身份认证技术的安全性进行简要分析,然后提出了一种基于椭圆曲线密码体制（ECC）的认证方案,通过系统的注册和登录两方向的身份认证设计,可以有效的防止中间人攻击,为网银系统提供了更为安全可靠的身份认证。     

基于OTP的增强型身份认证系统的研究与设计

身份认证是网络安全的第一道防线,也是最重要的一道防线。一次性口令认证技术是一种易于实现且安全度较高的解决方案。但是,基于OTP技术的身份认证系统在实际实施 和运用中仍然存在一些潜在的问题。本文提出的SOTP身份认证系统克服了OTP认证技术的弱点,具有更好的安全性和实用性。     

人脸识别在退休金身份认证中的应用

针对传统方法提供的身份证明时效性差、易伪造、识别过程复杂等缺陷,利用人脸图像具有唯一性、稳定性和不需要接触等优点,提出一种基于人脸识别技术的退休金身份认证算法。通过对退休人员人脸进行实时采集,并与服务器人脸库予以匹配,实现退休人员身份真伪判断。将该算法应用于退休金身份认证系统,结果表明,该算法可提高退休金身份认证的准确率,有效阻止身份造假行为。     

基于中文发音视觉特点的唇语识别方法研究

随着深度学习的发展,唇语识别技术在英文方面取得了长足的进步,但针对中文无论是在数据集丰富性还是识别准确率上均存在一定的落差.通过分析中文发音的视觉特点,提出"视觉拼音",意图规避中文在视觉表达上的歧义性.为了验证视觉拼音的有效性,建立了中文句子级唇语识别模型CHSLR-VP.该模型是一个端到端结构,其中以视觉拼音为媒介...