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文檔簡介
1、本文通過對人臉膚色檢測、人臉檢測跟蹤以及嘴唇提取的研究，提出一種基于Adaboost的快速人臉嘴唇跟蹤算法，并利用此算法訓(xùn)練了一套基于口形特征的發(fā)音模型，用于對用戶的發(fā)音進行評估，并給予有針對性的反饋。本文的研究重點及主要成果有：l通過對現(xiàn)有人臉膚色與嘴唇膚色檢測算法進行研究和對比，發(fā)現(xiàn)檢測效果主要依賴于色彩空間的選擇，單一的色度空間均有一定的應(yīng)用場合局限性，而膚色分類器的訓(xùn)練過程是一種對各種顏色特征的選擇問題。從而提出采用Adab
2、oost算法訓(xùn)練膚色分類器的方法，實驗證明，綜合采用各種色彩空間及一些輔助特征來訓(xùn)練分類器能大大提高分類器的分類性能。L在對現(xiàn)有的人臉檢測跟蹤算法進行了研究后，提出了一種以Adaboost人臉檢測算法為基礎(chǔ)的快速人臉跟蹤算法。該算法通過幀間差加膚色檢測的方法，來有效地減少待搜索區(qū)域，并用Kalman濾波器進行運動預(yù)測跟蹤。整個系統(tǒng)能完全滿足實時跟蹤的要求，并有良好的人臉檢測與跟蹤性能。 L利用上述快速人臉嘴唇跟蹤算法自動提取口形
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