实时唇动检测与跟踪算法优化及系统实现

"实时唇动检测与跟踪的算法改进及其系统实现" 本文主要探讨了实时唇动检测与跟踪的算法改进，该研究在计算机科学与技术领域，特别是涉及语音识别、人机智能接口、多媒体系统以及人脸数据压缩等应用中具有深远的理论意义和实践价值。唇动检测是唇读系统的关键初始步骤，其精度直接影响到唇读系统的整体效果。 针对传统的唇动检测方法，如模板匹配和色彩变化的方法，文章提出了一种创新的检测策略。该策略结合了Harr型特征和RealBoost算法，通过这两种技术的融合，提升了唇动检测的效率和准确性。Harr特征是一种常用的图像描述符，能够有效捕捉图像中的边缘和形状信息，而RealBoost则是一种强大的弱分类器组合算法，能够逐步优化分类过程，两者结合可以更精确地定位和识别唇部运动。 在分类器层叠结构方面，文章摒弃了传统的线性分类器，转而采用二维分类器矩阵层叠结构。这种新结构不仅增强了对训练集的处理能力，还显著提高了检测速度和精度。在唇动检测后，应用了卡尔曼滤波算法进行目标跟踪，确保了在连续帧之间唇动的连贯性和稳定性。 为了实现这些改进的算法，作者在Win32平台上利用MFC（Microsoft Foundation Classes）和OpenCV库构建了一个唇动检测应用程序系统。该系统包含了算法的实现、可替换的检测跟踪框架以及用户友好的图形界面。其中，可替换式检测跟踪框架的设计尤为突出，它对具体的检测算法保持透明，具备良好的灵活性和可扩展性，方便未来进一步的技术升级和算法优化。 关键词：唇读；唇动检测与跟踪；Harr特征；RealBoost；二维层叠结构 总结来说，这篇毕业设计深入研究了唇动检测的算法改进，通过引入Harr特征和RealBoost算法，以及二维分类器矩阵层叠结构，显著提升了唇动检测的实时性和准确性。同时，开发的唇动检测系统不仅包含了高效算法的实现，还提供了灵活的框架设计，为未来的唇读技术研究和应用奠定了坚实基础。