基于HMM的唇读识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题来源及目的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第9-16页 |
| 1.2.1 课题国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 课题研究方法现状及分析 | 第10-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 隐藏马可夫模型理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 HMM 模型的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.3 HMM 的定义 | 第18-20页 |
| 2.4 HMM 的分类 | 第20-21页 |
| 2.5 HMM 的基本问题 | 第21-29页 |
| 2.5.1 前向与后向算法 | 第22-26页 |
| 2.5.2 Viterbi 算法 | 第26-28页 |
| 2.5.3 Baum-Welch 算法 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于改进肤色模型的唇部定位 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 视频采集接口准备 | 第30-31页 |
| 3.3 静态图像的唇部定位 | 第31-40页 |
| 3.3.1 基于改进肤色色度模型的人脸检测 | 第31-36页 |
| 3.3.2 瞳孔定位 | 第36-39页 |
| 3.3.3 唇部区域定位 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于灰度与形状特征的唇动建模 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 唇动信息模型的建立 | 第41-49页 |
| 4.2.1 基于 YIQ 色彩空间的唇色滤波 | 第41-44页 |
| 4.2.2 基于唇色像素点的唇部形状建模 | 第44-47页 |
| 4.2.3 基于唇色像素的唇部亮度建模 | 第47-49页 |
| 4.3 基于唇部特征的语句首尾判别 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于 HMM 的唇读识别 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 唇动的 HMM 初始化 | 第51-55页 |
| 5.2.1 基于 K 均值聚类的变量定义 | 第51-54页 |
| 5.2.2 唇动 HMM 参数矩阵的初始化 | 第54-55页 |
| 5.3 唇动 HMM 的训练流程 | 第55-58页 |
| 5.4 唇读识别流程及实验结果 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
