| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 国内外相关研究的现状 | 第7-12页 |
| 1.2.1 唇部的检测与定位 | 第8-9页 |
| 1.2.2 唇部特征提取 | 第9-11页 |
| 1.2.3 唇形识别 | 第11-12页 |
| 1.3 论文内容的组织 | 第12-13页 |
| 第二章 唇形识别的相关理论和技术 | 第13-18页 |
| 2.1 提取唇形特征的方法 | 第13-15页 |
| 2.1.1 以像素为基础的技术 | 第13-14页 |
| 2.1.2 以模型为基础的特征提取技术 | 第14-15页 |
| 2.2 神经网络技术及分析 | 第15-18页 |
| 第三章 基于唇形特征的身份识别系统的总体方案 | 第18-23页 |
| 3.1 唇形识别系统的组织模式 | 第18-19页 |
| 3.2 唇形特征信息的提取 | 第19-20页 |
| 3.2.1 唇部特征信息提取的模型 | 第19页 |
| 3.2.2 特征点及特征边的选择 | 第19-20页 |
| 3.3 基于唇形特征的身份识别 | 第20-21页 |
| 3.4 自学习过程 | 第21-23页 |
| 第四章 视频信息采集后的预处理 | 第23-31页 |
| 4.1 视频信息采集及预处理 | 第23-24页 |
| 4.2 视频分割的处理流程及算法 | 第24-31页 |
| 4.2.1 灰度的处理算法及流程 | 第25-28页 |
| 4.2.2 唇部定位的处理流程及算法 | 第28-31页 |
| 第五章 唇形特征的提取及其算法的设计 | 第31-45页 |
| 5.1 概述 | 第31页 |
| 5.2 唇部特征信息提取的处理过程 | 第31-32页 |
| 5.3 关键点追踪及定位模块的算法设计 | 第32-34页 |
| 5.4 几何特征的提取及算法的设计 | 第34-37页 |
| 5.4.1 特征点的选择算法 | 第34-36页 |
| 5.4.2 边的选取和边长计算 | 第36-37页 |
| 5.5 唇部运动特征提取及其算法的设计 | 第37-42页 |
| 5.5.1. 运动矢量的提取 | 第37-39页 |
| 5.5.2 关键点运动轨迹拟合 | 第39-42页 |
| 5.6 唇部特征值有效性的验证 | 第42-45页 |
| 第六章 基于唇形特征的身份识别算法的设计 | 第45-56页 |
| 6.1 概述 | 第45页 |
| 6.2 讲话人身份识别的处理过程 | 第45-47页 |
| 6.3 待测讲话人唇部特征二次构造过程及其算法设计 | 第47-48页 |
| 6.4 样本集删选和对应的算法设计 | 第48-49页 |
| 6.5 相似度计算及匹配过程的算法设计 | 第49-53页 |
| 6.5.1 运动特征相似度的计算 | 第51-52页 |
| 6.5.2 特征区别度的计算 | 第52-53页 |
| 6.6 讲话人身份识别的算法设计 | 第53-54页 |
| 6.7 特征向量维数选取实验分析 | 第54-56页 |
| 第七章 总结及下一步的工作 | 第56-57页 |
| 7.1 工作总结 | 第56页 |
| 7.2 下一步的工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士期间发表的主要学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |