口型识别若干技术研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第6页 |
| ·国内外相关技术研究概括 | 第6-7页 |
| ·唇读识别技术简介 | 第7-8页 |
| ·唇读识别应用研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 第二章 唇的检测与特征提取 | 第10-24页 |
| ·基本流程介绍 | 第10页 |
| ·相关算法简介 | 第10-18页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第10-11页 |
| ·支持向量机理论 | 第11-16页 |
| ·边缘检测 | 第16-17页 |
| ·曲线拟合 | 第17-18页 |
| ·唇部的检测 | 第18-21页 |
| ·人脸与唇的定位 | 第18-20页 |
| ·唇与人脸的分割 | 第20-21页 |
| ·唇特征提取 | 第21-23页 |
| ·口型模板 | 第22页 |
| ·曲线拟合 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于口型特征的静态图像聚类算法 | 第24-31页 |
| ·基于K-MEANS算法的动态聚类算法 | 第24-28页 |
| ·聚类算法的基本概念 | 第24-25页 |
| ·聚类算法的分类 | 第25页 |
| ·K-means聚类算法 | 第25-26页 |
| ·动态聚类算法的算法思路 | 第26-27页 |
| ·动态聚类算法的算法步骤 | 第27-28页 |
| ·聚类效果与结果分析 | 第28-29页 |
| ·聚类效果 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于DYW算法的动态图像识别 | 第31-49页 |
| ·相关概念介绍 | 第31-34页 |
| ·模式相似与匹配 | 第31页 |
| ·平方根法 | 第31-33页 |
| ·预处理:时间归一处理算法 | 第33-34页 |
| ·基于正则化方法的发音函数系数的确定 | 第34-37页 |
| ·正则化方法 | 第34-35页 |
| ·正则化方法的解法 | 第35-36页 |
| ·发音函数系数的确定 | 第36-37页 |
| ·基于改进蚁群算法的标准发音模板的确定 | 第37-42页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第37-39页 |
| ·无约束非线性最优化问题 | 第39-40页 |
| ·求解非线性整数规划的蚁群算法 | 第40-41页 |
| ·算法步骤 | 第41-42页 |
| ·基于DTW算法的动态时间序列识别 | 第42-47页 |
| ·动态规划理论简介 | 第42-43页 |
| ·动态时间规整理论 | 第43-44页 |
| ·时间规整的动态规划方法 | 第44-46页 |
| ·基于DTW的匹配算法实验及结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |
