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题名基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库
被引量：6
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作者
秦宁宁
王超
杨乐
孙顺远
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室
坎特伯雷大学电气与计算机工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1772-1780,共9页
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基金
国家自然科学基金(61702228,61803183)
江苏省自然基金(BK20170198,BK20180591)
电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室开放研究基金(KF20202104)。
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文摘
针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明,该文算法可利用相对少量样本数据,构建稳定可维护的室内信号分布模型,相较于其他算法,其定位精度也有一定程度提高。
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关键词
室内定位
多元高斯混合模型
分区
自适应更新
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Keywords
Indoor positioning
MultiVariate Gaussian Mixture Model(MVGMM)
Subarea
Adaptive algorithm
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于M-GCHMM步态识别研究
被引量：4
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作者
赵喜玲
何勇
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机构
信阳农林学院计算机科学系
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出处
《湘潭大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2015年第1期103-106,共4页
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基金
河南省教育厅科技攻关项目(11326005)
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文摘
步态识别是通过人走路方式来识别人的身份方法.该文采用高斯多元混合输出模型,改进CHMM在步态识别中的应用.首先,采用背景减除法进行步态检测,用边缘跟踪法提取出步态图像的边缘轮廓,训练得到的关键帧用多元高斯混合输出连续隐马尔可夫模型来表示,最后用近邻法进行识别.在不同视角下,利用CASIA数据库对该算法进行验证,取得了较高的识别率,该算法对视角的变化有一定的鲁棒性.
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关键词
步态识别
多元高斯混合输出连续隐马尔可夫模型
背景减除
k-均值聚
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Keywords
gait recognition
M-GCHMM
background subtraction
K-means algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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