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上篇 人脸识别3

第1章 人脸识别概述3

1.1 人脸识别的研究内容3

1.2 人脸识别的研究历史5

1.3 国内人脸识别研究现状9

1.4 人脸识别的应用10

1.5 有关人脸识别系统的产品介绍12

第2章 人脸视觉认知15

2.1 人脸认知模型15

2.2 人脸认知规律18

第3章 传统的人脸识别方法22

3.1 人脸侧影识别22

3.2 基于几何特征的人脸识别方法26

3.3 基于模板匹配的人脸识别方法31

3.4 等灰度线方法39

第4章 现代人脸识别方法45

4.1 特征脸方法45

4.2 隐马尔可夫模型方法49

4.3 基于神经网络的方法56

4.4 弹性图匹配方法62

4.5 其他人脸识别方法69

第5章 图像序列中的人脸识别方法71

5.1 概述71

5.2 基于运动和颜色的人脸识别方法73

第6章 人脸识别系统的评价80

6.1 评价人脸识别系统的标准80

6.2 人脸数据库82

6.3 系统可靠性检验83

第7章 总结与展望87

参考文献90

下篇 语音识别103

第8章 引言103

8.1 为什么需要语音识别103

8.2 语音识别的发展简史106

8.3 语音识别系统的分类以及当前技术特点108

8.4 语音信号的特性110

第9章 语音分析基础及统计语音识别方法112

9.1 语音产生的机理112

9.2 语音信道传输描述114

9.3 统计语音识别框架115

9.4 语音识别鲁棒性问题119

第10章 语音识别特征抽取122

10.1 特征描述技术的早期进展122

10.2 语音识别用的短时倒谱特征123

10.3 针对噪声的特征分析126

10.4 提高识别系统对信道的鲁棒性129

10.5 特征抽取的研究热点132

第11章 语音声学模型136

11.1 概述136

11.2 HMM及其基本算法138

11.3 协调发音的建模-语境相关模型141

11.4 非特定人问题148

11.5 声学模型的自适应问题150

11.6 声学模型当前的研究热点问题156

第12章 语言处理模型158

12.1 语言处理模型概述158

12.2 基于知识的语言表示160

12.3 统计语言模型162

12.4 汉语语言处理的特点与难点169

12.5 语言处理模型的当前研究趋势173

第13章 大词汇量连续语音识别及搜索算法176

13.1 LVCSR过去十年的进展176

13.2 大词汇量、连续语音识别的基本单元选择178

13.3 连续语音识别的搜索问题179

13.4 大词汇量、连续语音识别的声调问题188

13.5 广播语音识别——通向现实世界之路190

第14章 口语信息处理195

14.1 口语语音主要特点195

14.2 汉语口语语料分析196

14.3 口语识别技术197

14.4 口语理解199

14.5 人机对话系统204

14.6 口语翻译系统207

14.7 口语处理系统的领域移植问题211

第15章 语音识别技术的应用和展望213

15.1 用户对语音识别的期望213

15.2 选用适用技术214

15.3 网络环境下电话和其他嵌入式设备中的语音应用215

15.4 语音识别的六大难题216

参考文献219