基于双层隐式马尔科夫模型的驾驶意图辨识 被引量：32

1

作者 宗长富 王畅 +2 位作者 何磊 郑宏宇 张泽星 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期701-706,共6页

构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车... 构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车的集成控制奠定基础,提高线控汽车的安全性和减轻驾驶员负担。 展开更多

关键词 线控汽车 驾驶员意图辨识 双层隐式马尔科夫模型 复合工况

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基于离散隐式马尔科夫模型的局部放电模式识别 被引量：12

2

作者 汪可 杨丽君 +2 位作者 廖瑞金 齐超亮 周湶 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期205-212,共8页

利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的... 利用绝缘试品在升、降压过程中的视在放电量-施加电压序列作为局部放电特征量,并将离散隐式马尔科夫模型分类器引入局部放电模式识别的研究中。该算法首先利用矢量量化方法通过对码本生成样本集进行LBG编码构造码本,并分别对各类放电的训练和测试样本分配码本索引序列。在分类器的训练阶段,输入训练样本序列训练得到每类放电的离散隐式马尔科夫模型。在测试阶段,计算每类离散隐式马尔科夫模型输出测试样本序列的概率,取最大概率对应的模型序号作为识别结果。对5类放电的150个样本的识别结果表明,离散隐式马尔科夫模型具有识别率高、易扩展的优点。 展开更多

关键词 局部放电 模式识别 矢量量化 离散隐式马尔科夫模型

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基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪 被引量：9

3

作者 张毅刚 郁惟镛 +1 位作者 黄成军 左问 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1269-1272,共4页

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域,用于去除发电机局部放电信号中的白噪声.采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性.结果表明,对比传统的门限去噪算法,基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果;而与基于... 将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域,用于去除发电机局部放电信号中的白噪声.采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性.结果表明,对比传统的门限去噪算法,基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果;而与基于小波变换的HMM方法相比,所建立的模型更能体现信号的特征,对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值. 展开更多

关键词 信号处理 信号去噪 局部放电 隐式马尔科夫模型

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基于小波与隐式马尔科夫模型的发电机局部放电信号去噪 被引量：10

4

作者 左问 张毅刚 +1 位作者 郁惟镛 黄成军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期137-142,共6页

目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证... 目前基于小波变换的马尔科夫模型(HMMs)被用于图像信号处理。其方法的优势在于考虑了小波系数之间的相关性,而且在去噪时不存在待定的自由参数,具有更强的自适应性。该文使用小波域HMMs方法去除发电机局部放电信号中的白噪声。为了验证方法的有效性,采用了实验室的线棒放电信号和电厂的发电机中性点电流局放信号进行实验验证。结果证明,与传统的SURE、Fixed form门限、罚函数和Minimax等方法对比,HMMs方法能获得更高的信噪比,正确区分和保留更多的脉冲数,对进一步的绝缘状态分析有重要意义。 展开更多

关键词 发电机 局部放电 信号去噪 小波变换 隐式马尔科夫模型

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基于隐马尔科夫模型(HMM)与张量分解的两阶段个性化推荐模型与应用 被引量：1

5

作者 张浩 何杰 +2 位作者 李慧宗 赵钢 周凌云 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第19期84-90,115,共8页

针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好... 针对个性化推荐系统中用户偏好的进化学习与高维稀疏数据处理的问题。受隐马尔科夫模型(HMM)结构特征启发,提出了一种考虑上下文感知的两阶段用户偏好集推理策略的个性化推荐算法(HHRA算法)。通过对系统历史评分信息的处理,将用户偏好的提取过程抽象为一个HMM模型,来进行第一阶段的用户偏好集学习与推理。然后在此基础上,引入用户的实时上下文信息,构建了一种融入用户实时偏好的张量模型,并基于一种改进的高阶奇异值分解算法来处理高维稀疏的数据集,对模型进行优化求解,生成最优推荐集合。实验设计在3个具有不同特征的真实数据集上将HHRA算法与传统经典推荐算法进行对比分析,结果显示HHRA算法具有较好的适应性和推荐质量。 展开更多

关键词 用户偏好 隐马尔科夫模型(hmm) 高阶奇异值分解算法 推荐系统

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基于隐式马尔科夫模型的舰队应召搜潜方法 被引量：2

6

作者 卞大鹏 余珊珊 +2 位作者 张诗 余明晖 王云 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期192-200,共9页

[目的]为提高搜索到目标潜艇的概率,更有效地开展水面舰艇编队搜潜行动,对舰艇应召搜潜路径规划问题进行研究。[方法]首先,构建基于隐式马尔科夫模型(H MM)框架的水面舰艇应召搜潜模型,设计两阶段启发式求解的方法,使搜潜命中概率期望... [目的]为提高搜索到目标潜艇的概率,更有效地开展水面舰艇编队搜潜行动,对舰艇应召搜潜路径规划问题进行研究。[方法]首先,构建基于隐式马尔科夫模型(H MM)框架的水面舰艇应召搜潜模型,设计两阶段启发式求解的方法,使搜潜命中概率期望值最大,利用进化算法(E A),通过对种群内的个体进行交叉和变异操作,避免出现局部最优的问题,并与常规搜潜方法进行对比;然后,通过实验研究不同分割策略对路径优化的影响。[结果]单舰搜潜和多舰搜潜的仿真实验表明,采用所提方法能够获得最大化搜潜命中概率期望值以及最优搜潜路径。而分割次数的实验表明,合理的重新划分搜潜区域,有利于找到总体更优的搜潜路径。[结论]该模型能找到最优搜潜路径,有效提高水面舰艇编队搜潜效率。 展开更多

关键词 隐式马尔科夫模型 应召搜潜 进化算法 路径优化

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易流态化货物船运风险评判的隐马尔科夫模型 被引量：6

7

作者 吴建军 刘英学 +1 位作者 胡甚平 赵义豪 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期73-78,共6页

为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算... 为了预报船载易流态化固体散装货物的风险态势,利用隐马尔科夫模型(HMM),定量化评判船舶营运安全风险。首先确定易流态化货物船舶运输风险的影响因素,构建评判结构模型,采用HMM刻画变量的关联特征;然后通过问卷调查数据和Baum-Welch算法确定模型参数,根据特定的航次信息,结合前向算法和风险衡准描述风险瞬态和风险态势;最后通过建立多场景的模拟航次,检验风险评判模型的有效性。研究表明:航次前阶段货物流态性对船运风险的影响明显,影响度为1.49;后阶段环境恶化对船运风险影响大,影响度高达1.65。 展开更多

关键词 船舶运输 易流态化固体散装货物 隐马尔科夫模型(hmm) 营运安全风险 评判

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在部分信息下股票收益服从隐马尔科夫模型的最优交易策略 被引量：3

8

作者 李钰 费为银 +1 位作者 石学芹 李娟 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期758-762,共5页

讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论... 讨论了部分信息下股票支付红利的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在投资者终端财富预期效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论和Malliavin分析,导出最优交易策略的显式表达式. 展开更多

关键词 投资组合最优化 部分信息 红利率 隐马尔科夫模型(hmm)滤波 Malliavin分析

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隐马尔科夫模型及其在面像识别中的应用 被引量：5

9

作者 刘春丽 陈树中 韩安奇 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第4期68-70,共3页

本文介绍了隐马尔科夫模型、面像识别技术 ,提出了基于HMM的面像识别方法 ,评估了基于HMM的面像识别软件 。

关键词 隐马尔科夫模型 面像识别 hmm VITERBI算法 Barrel-Welch算法

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改进隐马尔科夫模型的地面装备退化状态识别 被引量：3

10

作者 郭森 王大为 +2 位作者 张绍伟 冯安安 何文海 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期32-40,共9页

传统隐马尔科夫模型(HMM)解决地面装备中关键设备退化状态识别问题时,在学习训练过程中参数容易局部收敛导致识别精度较低,针对这一问题,提出一种基于自适应粒子群优化的改进HMM算法。在基础粒子群算法中加入惯性权重因子,并根据算法迭... 传统隐马尔科夫模型(HMM)解决地面装备中关键设备退化状态识别问题时,在学习训练过程中参数容易局部收敛导致识别精度较低,针对这一问题,提出一种基于自适应粒子群优化的改进HMM算法。在基础粒子群算法中加入惯性权重因子,并根据算法迭代结果对算法各因子大小进行动态控制,增强该算法的全局搜索能力。改进后的粒子群算法融入HMM模型训练过程参数学习的优化过程,能够提高HMM的训练精度。将其应用到地面装备中油机电站的退化状态识别当中,对实测振动数据进行分析,与标准算法相比,发现所提算法对油机处于不同退化状态的分类准确率都有所提升,整体识别精度达到96.4%。结果表明,基于自适应粒子群优化的HMM退化状态识别方法能够有效解决传统模型的局部收敛问题。 展开更多

关键词 地面装备 退化状态识别 隐马尔科夫模型(hmm) 自适应优化 粒子群算法(PSO)

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基于Boost改进的嵌入式隐马尔可夫模型的实时表情识别 被引量：1

11

作者 周晓旭 黄向生 +1 位作者 徐斌 王阳生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第11期175-178,190,共5页

在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别... 在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。 展开更多

关键词 实时 人机交互 表情识别 嵌入式隐马尔可夫模型 人脸对齐 ADABOOST 面部表情识别 隐马尔可夫模型 嵌入式 hmm方法

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基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相 被引量：4

12

作者 张楷 韩书庆 +2 位作者 程国栋 吴赛赛 刘继芳 《智慧农业（中英文）》 2022年第2期53-63,共11页

奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相,本研究提出一种融合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的无监督学习奶牛步态时相识别算法GMM-HM... 奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相,本研究提出一种融合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的无监督学习奶牛步态时相识别算法GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号,通过卡尔曼滤波消除噪声,筛选并提取特征值,构建GMM-HMM模型,实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明,静立相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为89.28%、90.95%和90.91%,连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为91.55%、86.71%和89.06%,连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F_(1)分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%,相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型 无监督学习 自动识别 峰值检测 高斯混合模型 惯性测量单元 hmm模型 步态分析

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一种基于多参量隐马尔可夫模型的负荷辨识方法 被引量：22

13

作者 张丽 张涛 +2 位作者 张宏伟 王福忠 郭江震 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第20期81-90,共10页

由于电力需求侧负荷形态各异、特性多变,种类繁多,采用传统方法进行负荷辨识时存在识别率不高、模型建立困难、难以推广应用等问题。为此,基于智能负荷控制器(SRLC)的用电参数检测功能和非侵入式负荷监测(NILM)原理,提出一种基于多参量... 由于电力需求侧负荷形态各异、特性多变,种类繁多,采用传统方法进行负荷辨识时存在识别率不高、模型建立困难、难以推广应用等问题。为此,基于智能负荷控制器(SRLC)的用电参数检测功能和非侵入式负荷监测(NILM)原理,提出一种基于多参量隐马尔可夫模型(MPHMM)的负荷辨识方法。该方法采用4个负载特性参数(电流、有功功率、无功功率、功率因素)作为模型的观测向量,通过模型学习和多次迭代计算,求得与MPHMM模型隐藏状态相匹配的观测序列的最大输出概率和最优状态序列,再采用辅助判别算法对结果进行修正,完成对负荷的最终辨识。通过搭建实验平台对所提方法进行验证。结果表明,该方法辨识准确率可达95%以上,特别是对小功率负荷具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 负荷辨识 非入侵式负荷监测 多参量隐马尔科夫模型 自动需求响应系统 需求侧管理

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隐马尔可夫模型和支持向量机混合模型声识别 被引量：6

14

作者 刘辉 杨俊安 许学忠 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期33-37,共5页

为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力... 为弥补单一模型在识别低空飞行目标时的不足,进一步提高低空飞行目标的识别率,提出一种基于HMM和SVM混合结构的低空飞行目标声识别算法。针对战场环境下声信号的特点,算法综合考虑HMM适合处理连续动态信号及SVM小样本情况下的强分类能力,利用HMM处理待辨识的连续动态信号,将HMM易混淆的信号作为与待辨识信号较为相似的模式类,形成候选模式集,再由SVM在候选模式中对待辨识信号作最后决策。实际数据的识别结果表明相对于单一的HMM和SVM,混合模型的识别率有一定的提高。 展开更多

关键词 低空飞行目标识别 隐马尔科夫模型(hmm) 支持向量机(SVM)

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SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型 被引量：27

15

作者 张铭 银平 +1 位作者 邓志鸿 杨冬青 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期358-368,共11页

提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,... 提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM+BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM+BiHMM算法的抽取效果优于其他方法. 展开更多

关键词 元数据抽取 基于规则的信息抽取 支持向量机 隐马尔科夫模型 二元 hmm模型

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基于混合模型HMM/RBF的数字语音识别 被引量：7

16

作者 王朋 陈树中 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第12期136-138,共3页

提出一种离散隐马尔科夫模型(hidden Markov model，HMM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别(Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法。同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语... 提出一种离散隐马尔科夫模型(hidden Markov model，HMM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别(Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法。同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语音的识别率达到了99.7%。 展开更多

关键词 混合模型 hmm RBF 数字语音识别 数码语音识别 隐马尔科夫模型 径向基函数 人工神经网络

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基于符号特征的隐马模型在WEB信息提取中的应用 被引量：1

17

作者 马永进 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第5期281-284,共4页

针对以词元作为观察集的隐马尔科夫模型的不足,利用词元的结构特征对词元进行归类,提出基于符号特征的隐马尔科夫模型。该模型中的每个状态均用若干符号特征进行表达,并用正则表达式和利用文本推断得出的特征列表对符号特征加以描述。... 针对以词元作为观察集的隐马尔科夫模型的不足,利用词元的结构特征对词元进行归类,提出基于符号特征的隐马尔科夫模型。该模型中的每个状态均用若干符号特征进行表达,并用正则表达式和利用文本推断得出的特征列表对符号特征加以描述。在此基础上利用Veterbi算法对科研人员个人主页中的科研信息进行提取试验,在较高信息冗余度的情况下,获得了较好的效果。 展开更多

关键词 隐马尔科夫模型(hmm) 符号特征 信息提取

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一种基于HMM模型改进的地图匹配算法 被引量：17

18

作者 刘旻 李梅 +1 位作者 徐晓宇 毛善君 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1235-1241,共7页

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法,并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于,改进的在线... 针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法,并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于,改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割,减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证,结果表明,与传统的HMM地图匹配算法相比,改进的算法在准确率和时间效率上更优,能够满足在线地图匹配的需求。 展开更多

关键词 地图匹配 隐马尔科夫模型(hmm) 可靠点 转移概率 发射概率

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改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法

19

作者 尤庆成 朱俊株 +1 位作者 邓昌葛 杜宏伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第9期1869-1872,共4页

提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多维概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.使用SVC... 提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多维概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.使用SVC2004数据库中的签名数据对该方法进行验证和分析,结果表明,相对于HMM模型和SVM方法以及HMM-SVM混合模型,该方法可以有效降低等错误率EER,获得了比较好的效果. 展开更多

关键词 隐式马尔可夫模型hmm 支持向量机SVM SIGMOID函数 汉字签名认证

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基于Contourlet子带能量特征多HMM融合的静脉识别 被引量：6

20

作者 贾旭 薛定宇 +1 位作者 崔建江 刘晶 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1877-1882,共6页

为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像... 为了准确识别人的身份,该文提出了一种以轮廓波(Contourlet)变换后不同尺度下的子带能量为特征,建立并融合多个隐马尔科夫模型(HMM)的手背静脉识别算法。该算法首先采用了光强可调的近红外阵列光源,通过逐步增加光强来获得手背静脉图像序列;而后,将每一静脉图像进行Contourlet变换,并计算不同尺度下每一子带的能量,以3个尺度下子带能量作为特征观测值建立3个HMM;最后,融合3个HMM计算得到的观测值发生概率,将融合结果与阈值作比较,从而完成静脉识别过程。实验结果表明,提出的算法可以使真实匹配与虚假匹配的区分度最大化,与基于特征点或静脉信息融合的识别算法相比,正确识别率得到了提高。 展开更多

关键词 特征提取 静脉识别 轮廓波变换 隐马尔科夫模型(hmm)

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