| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·视听感知机器人综述 | 第10-12页 |
| ·信息感知机器人研究现状 | 第10页 |
| ·声音定位综述 | 第10-11页 |
| ·人脸识别综述 | 第11-12页 |
| ·本文所做工作与内容安排 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文组织安排 | 第12-14页 |
| 第二章 机器人视听觉信息交互感知系统 | 第14-19页 |
| ·视听交互生理学原理 | 第14-15页 |
| ·视听交互的机器人模块设计 | 第15-16页 |
| ·机器人视听信息交互控制 | 第16-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于到达时间差的声源定位技术研究 | 第19-31页 |
| ·有效语音检测 | 第19-21页 |
| ·基于到达时间差的时延估计法 | 第21-24页 |
| ·广义互相关函数法 | 第21-23页 |
| ·广义互相关时延算法改进方案 | 第23-24页 |
| ·基于到达时间差的位置估计 | 第24-27页 |
| ·声源定位几何模型 | 第24-25页 |
| ·球形插值定位 | 第25-27页 |
| ·到达时间差声源定位的实现 | 第27-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于小波分析的奇异值分解与稀疏表示人脸识别 | 第31-41页 |
| ·对目标的检测 | 第31-33页 |
| ·三帧差值法动态目标检测 | 第31-32页 |
| ·基于肤色信息的人脸检测 | 第32-33页 |
| ·稀疏表示人脸识别 | 第33-35页 |
| ·稀疏表示理论框架 | 第33-35页 |
| ·稀疏表示分类识别 | 第35页 |
| ·奇异值分解 | 第35-37页 |
| ·基于小波分析的奇异值分解与稀疏表示人脸识别 | 第37-39页 |
| ·小波分解与垂直镜像压缩 | 第37-38页 |
| ·基于小波分析的奇异值分解与稀疏表示人脸识别 | 第38-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 视听觉交互感知的机器人开发与实现 | 第41-47页 |
| ·系统硬件组成 | 第41-44页 |
| ·系统方案与实现 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |