唇读作为自动语音识别的辅助手段,将听觉通道与视觉通道相结合能够比单独听觉通道取得更高的识别率,本文针对基于视频的计算机唇读系统的唇部检测、唇读特征提取和唇读识别等关键技术进行了研究。本文将主动外貌模型和隐马尔可夫模型相结合,提出了一种基于主动外貌模型和隐马尔可夫模型的唇读识别方法和一种能准确找到嘴唇的嘴唇特征点。主动外貌模型用于特征提取,隐马尔可夫模型用于特征序列的识别。在训练阶段,首先利用本文提出的唇标记点集来训练主动外貌模型得到嘴唇的空间分布统计特性；其次通过K-Mean聚类算法将视频高维序列降到一维标量序列作为观察值,来训练隐马尔可夫模型集得到每类发音过程的时间分布统计特性。在识别阶段,用马尔可夫模型集来分析测试视频的时间动态特性,计算出每一模型产生该序列的概率,概率最大的模型就是识别序列所属的类别。对汉语数字进行了识别实验,实验结果表明：该方法识别率较高,是一种具有较好应用前景的识别方法。