基于唇语身份识别的特征鉴别力分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·唇语技术发展与现状 | 第14-17页 |
| ·唇语技术的发展 | 第14-16页 |
| ·基于唇语身份识别发展现状 | 第16-17页 |
| ·本文工作 | 第17-20页 |
| 第二章 嘴唇分割和模型建立 | 第20-38页 |
| ·FCM 聚类算法 | 第20-25页 |
| ·模糊集 | 第20-21页 |
| ·K 均值聚类算法 | 第21-23页 |
| ·模糊C 均值聚类算法 | 第23-25页 |
| ·FCMS 算法 | 第25-28页 |
| ·FCMS 概述 | 第25页 |
| ·FCMS 算法推导 | 第25-28页 |
| ·FCMS 实现嘴唇分割 | 第28-30页 |
| ·颜色空间转换 | 第28页 |
| ·预处理 | 第28-29页 |
| ·嘴唇分割 | 第29-30页 |
| ·嘴唇模型建立 | 第30-37页 |
| ·轮廓提取与变换 | 第30-32页 |
| ·轮廓提取 | 第30-31页 |
| ·相似形变换 | 第31-32页 |
| ·主动形状模型与主成分分析 | 第32-34页 |
| ·主动形状模型 | 第32-33页 |
| ·主成分分析 | 第33-34页 |
| ·唇语模型建立与匹配 | 第34-37页 |
| ·唇语模型建立 | 第34-35页 |
| ·模型匹配的一般步骤 | 第35-36页 |
| ·基于灰度的模型匹配方法 | 第36-37页 |
| ·本章总结 | 第37-38页 |
| 第三章HMM 分类器 | 第38-46页 |
| ·HMM 基本概念 | 第38-40页 |
| ·Markov 链 | 第38-39页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第39-40页 |
| ·HHM 基本算法 | 第40-43页 |
| ·前向后向算法 | 第40-42页 |
| ·Baum-Welch 算法 | 第42页 |
| ·Viterbi 算法 | 第42-43页 |
| ·HMM 唇语识别 | 第43-45页 |
| ·HMM 训练 | 第43-44页 |
| ·HMM 识别 | 第44-45页 |
| ·本章总结 | 第45-46页 |
| 第四章 嘴唇特征提取与鉴别力分析 | 第46-58页 |
| ·嘴唇特征提取 | 第46-51页 |
| ·形状特征 | 第46-47页 |
| ·几何特征 | 第47-50页 |
| ·动态特征提取 | 第50-51页 |
| ·一阶动态特征 | 第50页 |
| ·二阶动态特征 | 第50-51页 |
| ·特征鉴别力分析 | 第51-56页 |
| ·实验条件 | 第51页 |
| ·鉴别力分析 | 第51-56页 |
| ·本章总结 | 第56-58页 |
| 第五章 全文总结 | 第58-60页 |
| ·本文主要工作和结论 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
