基于时间序列的动态唇形身份识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·基于生物特征的身份识别技术研究现状 | 第8-9页 |
| ·主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关理论及关键技术 | 第11-18页 |
| ·图像预处理技术 | 第11-13页 |
| ·灰度归一 | 第11页 |
| ·尺度归一 | 第11-12页 |
| ·人脸检测和唇部定位 | 第12-13页 |
| ·特征提取技术 | 第13-14页 |
| ·基于像素的特征提取 | 第13页 |
| ·基于模型的特征提取 | 第13页 |
| ·混合型特征提取 | 第13-14页 |
| ·识别技术 | 第14页 |
| ·Gabor变换 | 第14-15页 |
| ·核函数定义 | 第14-15页 |
| ·相似度计算公式 | 第15页 |
| ·HMM模型 | 第15-18页 |
| ·前向算法 | 第16-17页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第17-18页 |
| 第三章 基于时间序列的动态唇形身份识别 | 第18-23页 |
| ·相关定义 | 第18页 |
| ·基于时间序列的动态唇形身份识别体系结构 | 第18-23页 |
| ·待测视频预处理 | 第20-21页 |
| ·时间序列特征向量提取 | 第21页 |
| ·基于时间序列的讲话人身份识别 | 第21-23页 |
| 第四章 基于内唇的时间序列特征提取 | 第23-40页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·时间序列特征提取系统构造 | 第23-24页 |
| ·基本唇印序列的建立算法设计 | 第24-28页 |
| ·基于内唇轮廓的特征点标定 | 第25-26页 |
| ·内唇模型特征边选择 | 第26页 |
| ·基本唇印序列建立算法 | 第26-28页 |
| ·标准唇形选择算法设计 | 第28-31页 |
| ·数据库训练集的选择 | 第28-29页 |
| ·内唇唇印平均模型计算 | 第29页 |
| ·标准唇形选择算法 | 第29-31页 |
| ·特征向量序列提取算法设计 | 第31-35页 |
| ·基于Gabor变换的特征信息提取 | 第32-33页 |
| ·与标准唇形间相似度的计算 | 第33页 |
| ·六维特征向量序列构造 | 第33页 |
| ·内唇特征向量序列提取算法 | 第33-35页 |
| ·特征向量提取算法仿真实验及分析 | 第35-39页 |
| ·基于内唇轮廓的特征点选择实验 | 第36-37页 |
| ·标准唇形的选择与建立实验 | 第37页 |
| ·基于内唇、外唇及双唇轮廓的模型特征代表性实验 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于时间序列的动态唇形身份识别 | 第40-54页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·基于时间序列的动态唇形身份识别系统构造 | 第40-41页 |
| ·基于时间序列的HMM模型建立算法设计 | 第41-46页 |
| ·HMM模型基本参数状态确定 | 第43页 |
| ·HMM模型各参数初始化 | 第43-44页 |
| ·HMM模型的学习训练 | 第44页 |
| ·HMM模型算法的建立 | 第44-46页 |
| ·基于时间序列的身份识别算法设计 | 第46-49页 |
| ·观察值序列的出现概率计算 | 第46-47页 |
| ·出现概率排序选择 | 第47页 |
| ·身份的识别算法 | 第47-49页 |
| ·基于HMM模型的身份识别仿真实验及分析 | 第49-53页 |
| ·环境及实验样本 | 第49页 |
| ·HMM模型参数初始化仿真实验 | 第49-50页 |
| ·观察值序列优化训练仿真实验 | 第50-51页 |
| ·身份识别仿真实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结 | 第54-55页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·进一步工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 硕士阶段主要科研及获奖 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录1 相似度计算源程序 | 第60-61页 |
| 附录2 HMM训练源程序 | 第61-62页 |
