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说话人唇部特征提取算法的研究及实现

摘要第3-4页
abstract第4页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 研究背景及现状第7-10页
    1.2 本文主要任务及研究内容第10页
    1.3 本文组织结构第10-12页
第二章 相关理论及技术第12-20页
    2.1 图像处理相关技术第12-14页
        2.1.1 图像滤波第12-13页
        2.1.2 尺度归一第13页
        2.1.3 彩色空间转换第13-14页
        2.1.4 灰度变换第14页
    2.2 模式识别相关技术第14-20页
        2.2.1 模板匹配第14-16页
        2.2.2 边缘检测第16-17页
        2.2.3 聚类分析第17-20页
第三章 说话人唇部特征信息提取的方案设计第20-24页
    3.1 概述第20页
    3.2 说话人唇部特征提取的系统模型第20-21页
    3.3 视频信息的预处理第21-22页
    3.4 唇轮廓序列的生成第22页
    3.5 唇部特征信息的提取第22-23页
    3.6 小结第23-24页
第四章 视频信息的预处理第24-33页
    4.1 概述第24页
    4.2 预处理的工作步骤及处理模型第24-26页
    4.3 预处理中关键模块的算法及设计实现第26-32页
        4.3.1 视频分帧第27-29页
        4.3.2 人脸提取第29-30页
        4.3.3 唇区提取第30-32页
    4.4 小结第32-33页
第五章 唇轮廓序列的生成过程第33-47页
    5.1 概述第33页
    5.2 唇轮廓序列的生成步骤及处理模型第33-36页
    5.3 唇轮廓序列生成中关键模块的算法及设计实现第36-41页
        5.3.1 参数学习第36-39页
        5.3.2 去噪第39-40页
        5.3.3 亮度过滤第40-41页
    5.4 生成的唇轮廓序列效果及性能分析第41-46页
        5.4.1 唇轮廓序列生成效果第41-42页
        5.4.2 性能分析及对比第42-46页
    5.5 小结第46-47页
第六章 唇部特征信息的提取过程第47-57页
    6.1 概述第47页
    6.2 特征信息的提取步骤及处理模型第47-50页
    6.3 唇部特征信息提取关键模块的算法设计及实现第50-53页
        6.3.1 关键帧筛选第50-52页
        6.3.2 特征数据获取第52-53页
    6.4 特征信息提取的实现效果及分析第53-56页
        6.4.1 唇部特征生成的实现过程及步骤第53页
        6.4.2 唇边界检测过程的实现及分析第53-54页
        6.4.3 关键帧筛选的结果及分析第54-55页
        6.4.4 特征数据提取的结果及分析第55页
        6.4.5 特征信息输出的结果及分析第55-56页
    6.5 小结第56-57页
第七章 唇部特征信息在单音节识别中的应用第57-66页
    7.1 概述第57页
    7.2 识别的工作步骤及处理模型第57-61页
    7.3 基于唇型特征的单音节识别过程的设计第61-62页
        7.3.1 知识库生成过程第61-62页
        7.3.2 音节识别过程第62页
    7.4 特征信息在识别中的效果及分析第62-65页
        7.4.1 知识库生成过程的实现效果及分析第62-64页
        7.4.2 音节识别过程的实现效果及分析第64-65页
    7.5 小结第65-66页
第八章 总结及下一步工作第66-68页
    8.1 工作总结第66页
    8.2 本文特点及创新点第66-67页
    8.3 下一步工作第67-68页
参考文献第68-70页
攻读硕士期间主要科研成果第70-71页
致谢第71-72页
附录1 区分唇部与唇外区域的色度筛选实现结果第72-74页
附录2 区分唇部与唇内区域的色度筛选实现结果第74-76页
附录3 基于各色度分量组合的唇部区域提取实现结果第76-78页

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