导读:本文包含了唇部检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:投影算法,动态阈值,边缘检测,提取
唇部检测论文文献综述
张玲,蔡春花,何伟[1]（2012）在《唇色与肤色差异性的唇部检测算法的研究》一文中研究指出根据黄色人种和白色人种的肤色和唇色在R、G、B色度分量上分布的差异,提出了一种改进式的唇部检测方法。该方法根据色度差异的特性确定阈值,利用投影算法分割出嘴唇所在的矩形区域,结合边缘检测和动态阈值的方法提取出嘴唇。与红色排除法相比,结果表明,该算法简单、快捷,对肤色深浅不同、光照不均匀及头部有一定的偏转等情况,该算法检测的准确性都有一定的提高和改进。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年30期）
杨冬涛,罗聪,龚昌来[2]（2010）在《基于唇色信息的唇部检测方法研究》一文中研究指出唇部检测是唇读识别的基本步骤,在研究人类视觉和唇色聚类的基础上,分析了唇色和肤色的聚类性,提出了利用神经网络单层感知器学习算法对彩色人脸图像的唇部进行定位的新方法。实验表明,采用感知器学习算法比F isher方法的唇部定位更准确,轮廓更清晰,更有利于唇部口型的识别。(本文来源于《嘉应学院学报》期刊2010年11期）
李皓,赵晖,张权,唐朝京[3]（2009）在《一种唇部自动跟踪及检测系统的设计与实现》一文中研究指出本文设计、实现了一个唇部自动跟踪及检测系统,其在多媒体信号处理、语料库建立及唇读等系统中有重要应用。系统分为叁个模块:跟踪、检测和轮廓提取。跟踪模块中,在MeanShift算法基础上设计一个初始化唇部搜索窗的方法;检测模块中,根据唇部图像RGB空间各颜色通道的差异,提出一种颜色通道差分的方法;轮廓提取模块中,使用了简化的C-V模型,并对该模型迭代结果进行筛选,以提取准确的轮廓模型。实验结果表明,其鲁棒性强、处理效率高。(本文来源于《中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集》期刊2009-09-18）
苏根发[4]（2009）在《一种快速鲁棒的唇部检测方法》一文中研究指出为了有效地检测唇部,在综合考虑唇色和肤色3个颜色分量的差异后,对红色排除法判别式进行改进,提出了嘴唇BR加权G色对比法(WBRGC)。该方法利用G,B分量和G,R分量分布差异加权来区分肤色和唇色,最优权重通过实验确定。实验表明,WBRGC的检测性能与红色排除法相比有明显的提高。(本文来源于《中国制造业信息化》期刊2009年09期）
赵燕燕[5]（2009）在《基于视频图像的唇部检测与跟踪方法研究》一文中研究指出唇读技术是通过对说话人的口型运动,识别唇动特征的过程。目前将唇读技术应用于语音识别、身份验证、聋哑人辅助教育等领域,已成为研究热点之一。近年来,国内外对唇读技术的各大模块开展了广泛的研究,取得了一定的成果,但尚无完善的唇读系统。本文基于唇读系统的关键技术,主要研究唇部的检测与跟踪的方法,分以下几个方面:自动完成人脸检测,利用YCbCr色彩空间,建立高斯肤色模型来标定人脸区域。为唇部的检测与定位奠定良好的基础,为后续工作缩小了计算范围,提高了计算效率。提出基于色度分析的唇部检测方法,结合唇部在人脸中的几何特征和唇色在YIQ空间的色度分离特性,利用自适应色度滤波器将唇色有效分离,得到唇部的精确定位。并与Red Exclusion算法进行比较,实验表明该方法能够更有效提取唇轮廓。实现唇部的跟踪,自动获取初始参数的变形曲线模型,描述唇部轮廓特征。将前一帧模板的轮廓参数作为当前帧模型的初始参数,利用代价函数最小化,完成模板的匹配,实现唇部的跟踪。实验证明该算法对含有简单背景的图像能有效的实现唇部的跟踪。综合结果表明,该方法可实现快速、鲁棒、准确的实现唇部定位与跟踪。(本文来源于《长春理工大学》期刊2009-03-01）
张志文,沈海斌[6]（2008）在《基于色度分布差异性的唇部检测算法》一文中研究指出为使唇读系统准确定位唇部图像,对彩色人脸图像的肤色和唇色进行了色度分布研究.利用直方图分析R、G、B色度分量在肤色和唇色中的分布特性,在此基础上提出了一种唇部检测算法.该算法同时考虑G、B分量以及R、G分量的分布差异,并将两种差异相互加强用于唇部判别.通过2组实验验证了算法效果.将提出的算法和Red Exclusion算法进行比较,结果表明,该方法在有效性、鲁棒性以及不同人种的肤色支持等方面有明显的改进.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2008年08期）
张昀[7]（2008）在《唇部检测算法的研究改进与实现》一文中研究指出唇读(lip—reading/speech—reading),可以通过观察说话者的口型变化,“读出”或“部分读出”其所说的内容。唇读研究的目的是利用视觉信道信息补充听觉信道信息,提高计算机系统的理解力。唇读技术源于听力弱者或者听力障碍者学习、了解正常人的表达的一种技巧,它亦可用于特定场合的信息获取(如情报等)。如今,该技术被广泛应用于语音识别、身份识别、人机智能接口以及多媒体系统等领域。唇部检测作为唇读系统的首要环节,主要包含两个方面的内容,第一是在说话者环境中检测出脸部的人脸识别技术,第二是在已经识别出的人脸图像基础上的唇部识别技术。由于人脸识别技术已经有比较成熟的检测方法,本文主要研究在人脸彩色图像基础上的唇部检测算法。本文基于人脸的彩色图像,对不同人种的唇色和肤色的R,G,B分布进行了细致研究,提出一种基于唇色肤色色度差异的唇部检测算法。该算法充分利用了R,G,B叁个分量的分布关系定位唇部,简单高效,具有较好的鲁棒性,适用于白色人种和黄色人种。本文将该算法与经典的Chromatic Feature Extraction算法和Red Exclusion算法进行比较,实验表明,本文算法在诸多方面有较大的进步。最后本文将所提出的算法用硬件描述语言加以实现,结果表明,新算法在速度,硬件开销上都符合嵌入式系统的应用要求。(本文来源于《浙江大学》期刊2008-05-01）
张志文[8]（2007）在《唇部检测算法的研究与实现》一文中研究指出唇读技术可以通过说话人的口型运动特征对说话人的信息进行捕获，该技术被广泛应用于语音识别、身份识别、人机智能接口以及多媒体系统等领域。唇部检测作为唇读技术的基础环节用于对说话人的唇部进行快速、准确的定位。其定位的效果将影响整个唇读系统的工作。由于唇部有比较明显的色度特征，近年来，国内外在利用颜色特性检测唇部方面开展了广泛的研究，取得了一定的成果，但尚无非常完善的唇部检测算法。本文为解决唇读系统准确定位唇部图像的问题，对彩色人脸图像的肤色和唇色进行色度分布的研究，在此基础上提出一种利用R、G、B各色度分量在肤色、唇色中的分布特性进行唇部检测的算法。该算法同时考虑G、B分量以及R、G分量的分布差异，并将两种差异相互加强用于唇部判别。为验证算法效果，进行两组实验，将提出的算法和常用于唇部检测的Red Exclusion算法进行比较。实验结果表明，文中的方法在有效性、鲁棒性以及不同人种的肤色支持等方面有明显的改进，而算法复杂度则没有显着增加。最后，利用硬件描述语言实现所提出的算法，综合结果表明，实现的唇部检测系统能准确的定位唇部，且处理速度能达到实时定位视频序列图像的要求。(本文来源于《浙江大学》期刊2007-05-01）
王良民,张建明,牛德姣,詹永照[9]（2004）在《实时视频图像快速唇部检测方法的研究与实现》一文中研究指出在视频图像中快速提取完整的嘴唇外形是计算机唇读系统的首要任务之一 ,文中提出了一种综合采用RedExclusion和Fisher变换的唇部检测方法 ,根据肤色模型和运动相关性在视频图像中检测人脸 ,然后在RGB空间内排除红色 ,用 (G ,B)分量作为Fisher变换矢量 ,对人脸下叁分之一区域进行唇部图像增强 ,并利用增强后的灰度图像的灰度值呈正态分布这一特性 ,自适应确定肤色和唇色阈值 ,将唇部从背景图像中分割出来。该方法能检测出完整的嘴唇外形 ,且检测速度高 ,对光照、胡须及说话人不敏感。(本文来源于《计算机应用》期刊2004年01期）
唇部检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
唇部检测是唇读识别的基本步骤,在研究人类视觉和唇色聚类的基础上,分析了唇色和肤色的聚类性,提出了利用神经网络单层感知器学习算法对彩色人脸图像的唇部进行定位的新方法。实验表明,采用感知器学习算法比F isher方法的唇部定位更准确,轮廓更清晰,更有利于唇部口型的识别。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
唇部检测论文参考文献
[1].张玲,蔡春花,何伟.唇色与肤色差异性的唇部检测算法的研究[J].计算机工程与应用.2012
[2].杨冬涛,罗聪,龚昌来.基于唇色信息的唇部检测方法研究[J].嘉应学院学报.2010
[3].李皓,赵晖,张权,唐朝京.一种唇部自动跟踪及检测系统的设计与实现[C].中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集.2009
[4].苏根发.一种快速鲁棒的唇部检测方法[J].中国制造业信息化.2009
[5].赵燕燕.基于视频图像的唇部检测与跟踪方法研究[D].长春理工大学.2009
[6].张志文,沈海斌.基于色度分布差异性的唇部检测算法[J].浙江大学学报(工学版).2008
[7].张昀.唇部检测算法的研究改进与实现[D].浙江大学.2008
[8].张志文.唇部检测算法的研究与实现[D].浙江大学.2007
[9].王良民,张建明,牛德姣,詹永照.实时视频图像快速唇部检测方法的研究与实现[J].计算机应用.2004