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基于音频和视频特征融合的身份识别 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-8页 | Abstract | 第8-9页 | 附图索引 | 第9-10页 | 附表索引 | 第10-11页 | 第1章 绪论 | 第11-16页 | ·论文的背景和研究意义 | 第11页 | ·多生物特征融合识别的研究背景 | 第11-13页 | ·多生物特征融合识别概述与研究现状 | 第11-12页 | ·信息融合原理 | 第12-13页 | ·音视频融合识别的研究背景 | 第13-14页 | ·音视频融合识别的基本原理 | 第13-14页 | ·音视频融合识别的研究现状 | 第14页 | ·研究内容和论文结构 | 第14-16页 | ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 | ·论文结构安排 | 第15-16页 | 第2章 说话人识别和人脸识别基础 | 第16-25页 | ·说话人识别 | 第16-20页 | ·说话人识别的基本概念和基本原理 | 第16-17页 | ·语音特征的提取方法 | 第17-20页 | ·特征提取的基本过程 | 第17-18页 | ·常用的特征参数 | 第18-20页 | ·人脸识别 | 第20-24页 | ·人脸识别的概况和基本原理 | 第20-21页 | ·基于肤色的正面人脸图像检测方法 | 第21-24页 | ·人脸检测概述 | 第21页 | ·建立肤色模型 | 第21-22页 | ·图像的预处理和相似度分割 | 第22-23页 | ·人脸区域的筛选 | 第23-24页 | ·本章小结 | 第24-25页 | 第3章 基于VQ-SVM的说话人识别算法 | 第25-33页 | ·矢量量化的基本原理 | 第25页 | ·支持向量机理论 | 第25-29页 | ·最优分类超平面 | 第25-27页 | ·核函数 | 第27-28页 | ·支持向量机分类算法 | 第28-29页 | ·一对一分类算法 | 第28页 | ·一对多分类算法 | 第28页 | ·二叉树分类算法 | 第28-29页 | ·融合VQ和SVM的说话人识别方法 | 第29-32页 | ·VQ-SVM说话人识别模型 | 第29-30页 | ·仿真结果分析 | 第30-32页 | ·本章小结 | 第32-33页 | 第4章 基于特征脸的人脸识别算法 | 第33-39页 | ·识别算法描述 | 第33-35页 | ·仿真结果分析 | 第35-38页 | ·本章小结 | 第38-39页 | 第5章 基于PCNN的人脸识别算法 | 第39-47页 | ·脉冲耦合神经网络 | 第39-41页 | ·脉冲耦合神经网络的研究现状 | 第39页 | ·脉冲耦合神经网络模型及工作原理 | 第39-41页 | ·脉冲耦合神经网络的基本特性 | 第41页 | ·识别算法描述 | 第41-42页 | ·仿真结果分析 | 第42-46页 | ·本章小结 | 第46-47页 | 第6章 融合语音和人脸的身份识别技术 | 第47-57页 | ·融合策略和融合算法 | 第47页 | ·基于归一化和SVM的融合算法 | 第47-52页 | ·归一化处理 | 第47-48页 | ·融合算法描述 | 第48-49页 | ·仿真结果分析 | 第49-52页 | ·基于PCNN的融合算法 | 第52-56页 | ·语谱图介绍 | 第52-53页 | ·识别算法描述 | 第53-56页 | ·本章小结 | 第56-57页 | 结论与展望 | 第57-59页 | 参考文献 | 第59-64页 | 致谢 | 第64-65页 | 附录A 发表的学术论文目录 | 第65页 |
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