Publication

Automatic extraction of geometric lip features with application to multi-modal speaker identification

Jean-Philippe Thiran
2006
Conference Papers

Résumé

In this paper we consider the problem of automatic extraction of the geometric lip features for the purposes of multi-modal speaker identification. The use of visual information from the mouth region can be of great importance for improving the speaker identification system performance in noisy conditions. We propose a novel method for automated lip features extraction that utilizes color space transformation and a fuzzy-based c-means clustering technique. Using the obtained visual cues closed-set audio-visual speaker identification experiments are performed on the CUAVE database, [1] showing promising results.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/f5d04f85-4667-46bf-9555-aa4ce35ff7ba

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Information extraction

Information extraction (IE) is the task of automatically extracting structured information from unstructured and/or semi-structured machine-readable documents and other electronically represented sources. In most of the cases this activity concerns processing human language texts by means of natural language processing (NLP). Recent activities in multimedia document processing like automatic annotation and content extraction out of images/audio/video/documents could be seen as information extraction Due to the difficulty of the problem, current approaches to IE (as of 2010) focus on narrowly restricted domains.

Résumé automatique de texte

Un résumé est une forme de compression textuelle avec perte d'information. Un résumé automatique de texte est une version condensée d'un document textuel, obtenu au moyen de techniques informatiques. La forme la plus connue et la plus visible des condensés de textes est le résumé, représentation abrégée et exacte du contenu d'un document. Cependant, produire un résumé pertinent et de qualité demande au résumeur (un humain ou un système automatique) l'effort de sélectionner, d'évaluer, d'organiser et d'assembler des segments d'information selon leur pertinence.

Extraction de connaissances

L'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).

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