Содержание
1 Сведения об объекте исследования............................................................. 3
2 Цель работы................................................................................................. 4
3 Выбор направления исследования.............................................................. 5
3.1 Краткая характеристика и оценка состояния рассматриваемой проблемы 5
3.1.1 Распознавание контуров губ в видеопотоке......................................... 6
3.1.2 Применение скрытых Марковских моделей......................................... 9
3.2 Актуальность работы.............................................................................. 13
3.3 Обоснование выбранного метода направления исследования............. 13
5. Ожидаемые результаты............................................................................ 16
Список использованных источников............................................................ 17
1 Сведения об объекте исследования
В распознавании речи, необходимом для развития и совершенствования интерфейсов между человеком и компьютером, все более значительную роль приобретает визуальная система ввода информации, основанная на задаче чтения по губам. Одним из способов получения входных данных для данной задачи является поиск характерных точек, в частности распознавание контуров губ. Объектом данного исследования являются методы компьютерной обработки и анализа цифрового изображения, а предметом можно считать цифровое изображение, содержащее губы человека, и методы их локализации. От точности решения задачи локализации во многом зависит точность решения задач анализа изображения области губ более высокого уровня. Разработки, рассмотренные в данной работе, являются важным этапом на пути к усовершенствованию интерфейса между человеком и компьютером.
2 Цель работы
Цель написания работы – анализ существующих подходов к решению задачи локализации области губ человека на изображении. А так же ознакомиться с применением всевозможных методов распознавания.
3 Выбор направления исследования
3.1 Краткая характеристика и оценка состояния рассматриваемой проблемы
Технологии автоматического обнаружения и распознавания лица используются в ряде современных систем компьютерного зрения: биометрическая идентификация, человеко-машинный интерфейс, зрение роботов, компьютерная анимация, видеоконференции. Основное отличие данных приложений между собой – это целевые классы, которые являются объектами распознавания. Целевыми классами в задачи распознавания лица могут являться: лицо, лицо с элементами перекрытий, морда животного, лицо человека, живое лицо человека, мимика лица, черты лица, пол, раса, личность человека. Выбор одного из таких целевых классов определяет специфику алгоритма распознавания, остальные классы являются второстепенными и скорее играют роль признаков при распознавании целевого класса.
Основным способом извлечения данных о речи из видеоинформации является анализ движений губ, или чтение по губам. Главным источником получения входных данных для данной задачи является поиск характерных точек, в частности распознавание контуров губ. В большей части исследований, посвященных задаче распознавания речи, поиск контуров губ осуществляется с помощью активных контурных моделей.
Существует также другой возможный способ получения информации о губах, заключающийся в выделении особенностей области рта без поиска характерных точек. ............
