随着科学技术的飞速发展,人们的安全意识不断提高。传统的识别手段己不适应现代生活的需要,基于多通道混合特征的身份识别技术进入了迅速发展的阶段,其中,基于唇动的身份识别因为采用了视听混合的识别方法(AVSR)取得了较好的识别效果。本论文主要研究的是基于唇动的身份识别的关键技术,主要研究工作如下:(1)唇动实验平台的搭建。本文搭建了一个稳定、合理的实验平台,所使用的视听化数据库是Tulips1,相应的噪音数据数据库是Aurora2.0。同时本文采用了第三方数据库OpenCV1.0作为图像处理开发的辅助工具,提高了开发效率。(2)科学的实验检验方法的设计。首先,本文设计了一种加入噪音的方法,以配合Aurora2.0数据库的使用。其次,本文较为细致地分析了多种实验效果评估的方法,并采用留一交叉错误率预测法作为本文的实验效果评估法。(3)唇动语音特征的提取。本文通过实验,比对了梅尔倒谱系数(MFCC)、感知线性预测参数(PLPC)、音量结合过零率(ZRC)三种语音特征的提取方法,并通过实验结果说明了最终采用梅尔倒谱系数的原因。(4)设计了一个多通道特征识别系统。本文提出了一种新的动态时间扭曲(DTW)识别的方法,该法融合了语音和图像两方面的特征进行识别,最后本文用实验证明了该方法的有效性。