复杂性分析方法在语音及图像处理中的应用研究
| 目录 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·概述 | 第6页 |
| ·复杂性概念 | 第6-7页 |
| ·非线性处理方法应用于说话人识别 | 第7页 |
| ·非线性处理方法应用于车牌定位 | 第7-8页 |
| ·本课题的工作 | 第8-9页 |
| 第二章 复杂性测度及KC复杂性 | 第9-14页 |
| ·概述 | 第9页 |
| ·复杂性测度的分类 | 第9-11页 |
| ·Kolmogorov复杂性 | 第11-12页 |
| ·复杂性的新定义 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 第三章 复杂性测度在说话人识别中的应用研究 | 第14-45页 |
| ·概述 | 第14-17页 |
| ·说话人识别的技术难点 | 第14页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第14-15页 |
| ·表征说话人的基本特征 | 第15-16页 |
| ·说话人识别的主要方法 | 第16-17页 |
| ·说话人识别的特征提取 | 第17-30页 |
| ·语音信号的预处理 | 第17-22页 |
| ·说话人传统特征提取 | 第22-25页 |
| ·KC复杂性特征提取 | 第25-29页 |
| ·不同参量结合特征 | 第29-30页 |
| ·说话人识别方法 | 第30-34页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·高斯混合模型GMM说话人识别 | 第31-34页 |
| ·GMM模型描述 | 第31-32页 |
| ·GMM模型的说明 | 第32页 |
| ·GMM模型参数的最大似然估计 | 第32-34页 |
| ·GMM模型的识别算法 | 第34页 |
| ·说话人辨认系统的实现 | 第34-38页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·文本有关的说话人辨认系统实现 | 第34-36页 |
| ·文本无关的说话人辨认系统实现 | 第36-38页 |
| ·实验结果 | 第38-44页 |
| ·语音数据库 | 第38-39页 |
| ·实验数据分析 | 第39-44页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 复杂性测度在车牌定位中的应用探讨 | 第45-55页 |
| ·概述 | 第45-47页 |
| ·车牌识别的基本原理 | 第45页 |
| ·车牌定位技术及难点 | 第45-46页 |
| ·车牌定位研究的现状 | 第46-47页 |
| ·二维图像的一维化 | 第47-48页 |
| ·图像复杂性特征的提取 | 第48-49页 |
| ·车牌区域的确定 | 第49-50页 |
| ·车牌与图像竖纹区分 | 第50-51页 |
| ·图像预处理 | 第50页 |
| ·车牌与图像竖纹复杂性特征的提取及区分 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第61页 |
