人機(jī)自然交互

第1章　導(dǎo)論
　1.1　從人機(jī)交互到人機(jī)自然交互
　1.2　自然信源與人造信息的接口界面
　1.3　識別交互對象
　1.4　識別交互內(nèi)容
　1.5　聽覺－視覺雙模態(tài)融合
　1.6　對人類情態(tài)的感知
　1.7　多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、定位跟蹤和數(shù)據(jù)庫
　1.8　人機(jī)自然交互帶來的生活方式、工作方式和生活方式的變革
第2章　視覺——說話人識別與人臉識別
　2.1　說話人識別問題
　2.2　人臉圖像的預(yù)處理　
　2.3　人臉圖像的特征提取與識別
　2.4　人臉特征自適應(yīng)主元提取法
　2.5　人臉圖像奇異值特征提取法
　2.6　最佳鑒別向量特征提取法
　2.7　人臉識圖像分層算法及應(yīng)用實(shí)例　
第3章　聽覺——說話人識別、語音識別與理解
　3.1　語音識別問題
　3.2　語音信號的特征
　3.3　語音識別的參量
　3.4　特定人小詞表語音識別的動態(tài)規(guī)劃算法
　3.5　非特定人語音識別的隱馬爾柯夫算法
　3.6　說話人自適應(yīng)
　3.7　大詞表邊續(xù)語音識別
　3.8　說話人識別
　3.9　語音識別的其他算法
　3.10　嵌入式系統(tǒng)中的語音識別
　3.11　應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)例　
第4章　視覺——唇讀與識別
　4.1　唇讀問題
　4.2　圖像的預(yù)處理　
　4.3　唇動特征的提取
　4.4　唇讀識別
第5章　聽覺-視覺——雙模態(tài)語音識別與融合
　5.1　雙模態(tài)語音識別問題
　5.2　雙模態(tài)語音識別中的視覺語音特征區(qū)域定位
　5.3　視覺語音序列特征提取
　5.4　基于隱馬爾柯夫模型的雙模態(tài)早期融合
　5.5　基于隱馬爾柯夫模型的雙模態(tài)晚期融合
第6章　聽覺-視覺——雙模態(tài)語音識別數(shù)據(jù)庫
　6.1　多模態(tài)人機(jī)自然交互技術(shù)與數(shù)據(jù)庫
　6.2　雙模態(tài)語音識別數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)狀與發(fā)展前景　
　6.3　雙模態(tài)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集
　6.4　雙模態(tài)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
　6.5　CAVBSR-WUIIS數(shù)據(jù)庫的使用與操作設(shè)計(jì)
　6.6　雙模態(tài)數(shù)據(jù)庫在人機(jī)自然交互及身認(rèn)證中的應(yīng)用
　6.7　數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展
參考文獻(xiàn)