基于Long Short-Term Memory的唇语识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 唇语识别概述 | 第10-13页 |
| 1.3 唇语识别应用 | 第13-14页 |
| 1.4 研究现状概述 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究内容和组织安排 | 第15-17页 |
| 第二章 唇语识别相关工作与技术 | 第17-31页 |
| 2.1 感兴趣区域提取 | 第17-19页 |
| 2.1.1 基于Harr特征的感兴趣区域提取 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于主动外观模型的感兴趣区域提取 | 第18-19页 |
| 2.2 视觉特征提取 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于HOG描述子的特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于LBP描述子的特征 | 第20页 |
| 2.2.3 基于神经网络的特征 | 第20-22页 |
| 2.3 时序特征提取 | 第22-27页 |
| 2.3.1 基于HMM的时序特征提取 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于LSTM的时序特征提取 | 第24-27页 |
| 2.4 分类算法 | 第27-29页 |
| 2.4.1 SVM | 第27-29页 |
| 2.4.2 Softmax | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于LSTM的唇语识别方法研究 | 第31-55页 |
| 3.1 基于唇语视频形状信息的方法 | 第31-48页 |
| 3.1.1 特征描述 | 第31-34页 |
| 3.1.2 时序特征提取和分类 | 第34-36页 |
| 3.1.3 实验方法与结果 | 第36-48页 |
| 3.2 基于唇语视频外表信息的方法 | 第48-54页 |
| 3.2.1 特征描述 | 第48-49页 |
| 3.2.2 时序特征提取和分类 | 第49-50页 |
| 3.2.3 实验方法与结果 | 第50-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
