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基于唇动检测的影视作品对白单元切分

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题的研究意义和背景第9-11页
     ·课题来源第9页
     ·研究的目的和意义第9-11页
   ·课题研究现状第11-12页
   ·本文研究内容第12-14页
第2章 面部感知和唇动检测技术第14-27页
   ·人脸检测技术第14-18页
     ·基于模板的方法第15-16页
     ·基于肤色模型的方法第16-17页
     ·基于统计理论的方法第17-18页
   ·唇动检测技术第18-25页
     ·基于色彩特征的方法第19-21页
     ·基于可变模板的方法第21-23页
     ·Viola经典检测框架第23-25页
   ·本章小结第25-27页
第3章 基于嘴部亮度信息的唇动检测切分第27-47页
   ·基于嘴部低亮度信息的检测切分算法第27-39页
     ·算法实现的理论基础第27-29页
     ·Neyman-Pearson假设检验理论第29-30页
     ·说话检测切分理论第30-32页
     ·低亮度信息检测切分算法系统流程第32-33页
     ·基于低亮度检测切分算法的实验结果第33-39页
   ·改进基于低亮度信息的检测切分算法第39-46页
     ·改进算法的基本思想第40页
     ·改进算法的系统流程第40-42页
     ·改进低亮度检测切分算法的实验结果第42-46页
   ·本章小结第46-47页
第4章 基于时序LBP直方图的说话检测切分第47-61页
   ·局部二值模式第47-49页
     ·局部二值模式算子第47-49页
   ·时序LBP直方图算法第49-51页
     ·时序局部二值模式直方图描述子第49-50页
     ·分类函数第50-51页
   ·支持向量机第51-53页
   ·时序LBP直方图系统流程第53-55页
   ·时序LBP直方图算法的实验结果第55-59页
   ·本章小结第59-61页
结论第61-63页
参考文献第63-69页
致谢第69页

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