圖像技術在語言教學系統(tǒng)中的應用.pdf_第1頁
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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通過對現有人臉膚色與嘴唇膚色檢測算法進行研究和對比，發(fā)現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用場合局限性，而膚色分類器的訓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練分類器能大大提高分類器的分類性能。L在對現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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