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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于音频和视频特征融合的身份识别
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基于音频和视频特征融合的身份识别
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1727289,这篇论文共65
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