唇读识别系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10页 |
| ·国内外唇读识别研究综述 | 第10-13页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-11页 |
| ·唇读研究的基本问题 | 第11-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于AAM的特征点定位原理 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·AAM建模 | 第15-23页 |
| ·相关知识准备 | 第16-20页 |
| ·形状建模 | 第20页 |
| ·纹理建模 | 第20-22页 |
| ·混合建模 | 第22-23页 |
| ·AAM搜索算法 | 第23-28页 |
| ·基于线性回归的AAM的搜索算法 | 第25页 |
| ·基于Lucas-Kanade的搜索算法 | 第25-26页 |
| ·基于反向组合的AAM的搜索算法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 HMM理论基础 | 第29-41页 |
| ·HMM模型的定义 | 第29-31页 |
| ·HMM模型的信号模型 | 第29页 |
| ·HMM模型的背景 | 第29-30页 |
| ·HMM模型的定义 | 第30-31页 |
| ·HMM的类型 | 第31-34页 |
| ·按状态转移情况分类 | 第31-33页 |
| ·按输出概率形态分类 | 第33-34页 |
| ·HMM的三个基本问题及解决方法 | 第34-40页 |
| ·向前-向后算法 | 第35-37页 |
| ·Viterbi算法 | 第37-38页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于AAM和HMM的唇读识别方法 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·方法选取 | 第41-42页 |
| ·系统框图 | 第42页 |
| ·AAM的实现 | 第42-45页 |
| ·唇特征点的选取 | 第42-43页 |
| ·AAM建模和搜索 | 第43-45页 |
| ·AAM的参数处理 | 第45页 |
| ·HMM的实际问题 | 第45-50页 |
| ·HMM结构类型及状态数的选取 | 第45-46页 |
| ·HMM初始模型参数的选取 | 第46-47页 |
| ·多个观察值序列训练 | 第47-48页 |
| ·比例因子问题 | 第48-50页 |
| ·唇读识别系统实现及实验结果 | 第50-56页 |
| ·HMM建模 | 第50-51页 |
| ·HMM识别过程 | 第51-52页 |
| ·唇读识别系统软件设计 | 第52-55页 |
| ·针对发音0-9的实验结果 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
