基于多元统计的口型特征提取
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·选题意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10页 |
| ·本课题研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 口型识别系统综述 | 第12-15页 |
| ·唇部定位与检测 | 第12页 |
| ·口型特征提取 | 第12-13页 |
| ·训练与识别 | 第13-14页 |
| ·基于神经网络的识别方法 | 第13-14页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的识别方法 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第3章 口型特征提取 | 第15-24页 |
| ·主成分分析法概念及原理 | 第15-18页 |
| ·主成分分析法模型 | 第16-17页 |
| ·主成分分析法原理 | 第17-18页 |
| ·提高主成分分析法效率 | 第18-20页 |
| ·特征空间标准正交基 | 第20-21页 |
| ·利用主成分分析法进行特征提取 | 第21-23页 |
| ·求解口型特征向量 | 第21-22页 |
| ·确定主成分个数 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于多元统计口型识别系统设计 | 第24-33页 |
| ·图像预处理 | 第25-28页 |
| ·嘴唇分割 | 第25页 |
| ·归一化 | 第25-26页 |
| ·灰度化 | 第26-28页 |
| ·读训练集和测试集图像 | 第28-29页 |
| ·口型特征提取 | 第29-30页 |
| ·口型识别 | 第30-32页 |
| ·第一类识别错误解决方案 | 第30-31页 |
| ·第二类识别错误解决方案 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 基于多元统计的口型识别系统实现 | 第33-46页 |
| ·口型图像数据库 | 第33-34页 |
| ·预处理 | 第34-35页 |
| ·归一化 | 第34页 |
| ·灰度化 | 第34-35页 |
| ·在VC平台上实现口型识别系统 | 第35-39页 |
| ·读写位图口型图像 | 第36-37页 |
| ·实现主成分分析算法 | 第37-38页 |
| ·实现口型特征提取 | 第38页 |
| ·实现口型识别 | 第38-39页 |
| ·实现结果保存 | 第39页 |
| ·统计系统运行时间 | 第39页 |
| ·实验和分析 | 第39-45页 |
| ·实验设计 | 第40-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结和展望 | 第46-47页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
