基于深度学习方法的口型识别技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 训练Haar分类器用于人脸检测 | 第13-22页 |
| 2.1 Haar-like特征 | 第14-15页 |
| 2.1.1 Haar-like特征的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 Haar-like特征的具体表示 | 第14-15页 |
| 2.2 AdaBoost算法 | 第15-16页 |
| 2.2.1 AdaBoost算法介绍 | 第15页 |
| 2.2.2 弱分类器的训练 | 第15-16页 |
| 2.2.3 强分类器的训练 | 第16页 |
| 2.3 积分图 | 第16-17页 |
| 2.3.1 积分图介绍 | 第16-17页 |
| 2.3.2 积分图的计算方法 | 第17页 |
| 2.4 测试效果 | 第17-20页 |
| 2.4.1 级联分类器的训练 | 第17-19页 |
| 2.4.2 测试效果 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于Hough变换的人眼定位 | 第22-28页 |
| 3.1 常用的人眼定位算法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 Hough变换法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 灰度积分投影法 | 第23页 |
| 3.1.3 可变形模板法 | 第23页 |
| 3.1.4 对称变换法 | 第23页 |
| 3.2 粗略定位人眼 | 第23-25页 |
| 3.3 精确定位人眼 | 第25-27页 |
| 3.3.1 Hough变换检测圆原理 | 第25-26页 |
| 3.3.2 使用Hough变换精确定位人眼 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于复合特征的唇部区域分割 | 第28-34页 |
| 4.1 基于几何位置关系的唇部初步定位 | 第28-29页 |
| 4.2 基于HSV颜色空间的唇部精确定位 | 第29-33页 |
| 4.2.1 HSV颜色空间 | 第29-31页 |
| 4.2.2 基于HSV颜色空间精确地定位唇部 | 第31-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 基于深度学习方法的口型识别 | 第34-43页 |
| 5.1 深度学习方法介绍 | 第35-38页 |
| 5.1.1 卷积层 | 第35-36页 |
| 5.1.2 损失函数层 | 第36-37页 |
| 5.1.3 激活函数层 | 第37-38页 |
| 5.2 搭建网络模型并进行训练 | 第38-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 6.1 总结 | 第43页 |
| 6.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
