嵌入式隐Markov模型的分段训练方法

1

作者 薛斌党 薛文芳 姜志国 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期695-699,共5页

针对嵌入式隐Markov模型再学习问题,提出了分段训练方法用于人脸识别:把当前的训练样本看作整体训练样本的一部分,训练结束后存储训练后的模型参数和中间变量;增加新样本后,以当前模型参数作为初始模型参数,用新增样本训练模型,得到新... 针对嵌入式隐Markov模型再学习问题,提出了分段训练方法用于人脸识别:把当前的训练样本看作整体训练样本的一部分,训练结束后存储训练后的模型参数和中间变量;增加新样本后,以当前模型参数作为初始模型参数,用新增样本训练模型,得到新的中间变量,最后将已存储的中间变量和用新样本计算得到的中间变量合成,得到最终的模型.人脸识别实验结果表明了该方法的可行性. 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 分段训练 人脸识别 随机建模

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基于层叠隐马模型的汉语词法分析 被引量：199

2

作者 刘群 张华平 +1 位作者 俞鸿魁 程学旗 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期1421-1429,共9页

提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法 ,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集成到一个完整的理论框架中 在分词方面 ,采取的是基于类的隐马模型 ,在这层隐马模型中 ,未登录词和词典中收录的普通词一样处理 ... 提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法 ,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集成到一个完整的理论框架中 在分词方面 ,采取的是基于类的隐马模型 ,在这层隐马模型中 ,未登录词和词典中收录的普通词一样处理 未登录词识别引入了角色HMM :Viterbi算法标注出全局最优的角色序列 ,然后在角色序列的基础上 ,识别出未登录词 ,并计算出真实的可信度 在切分排歧方面 ,提出了一种基于N 最短路径的策略 ,即 :在早期阶段召回N个最佳结果作为候选集 ,目的是覆盖尽可能多的歧义字段 ,最终的结果会在未登录词识别和词性标注之后 ,从N个最有潜力的候选结果中选优得到 不同层面的实验表明 ,层叠隐马模型的各个层面对汉语词法分析都发挥了积极的作用 实现了基于层叠隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS ,该系统在 2 0 0 2年的“九七三”专家组评测中获得第 1名 ,在 2 0 0 3年汉语特别兴趣研究组 (ACLSpecialInterestGrouponChineseLanguageProcessing ,SIGHAN)组织的第 1届国际汉语分词大赛中综合得分获得两项第 1名、一项第 2名 这表明 :ICTCLAS是目前最好的汉语词法分析系统之一 。 展开更多

关键词 汉语词法分析 分词 词性标注 未登录词识别 层叠隐马模型 ICTCLAS

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基于人体静态和动态特征融合的步态识别 被引量：5

3

作者 张前进 齐美彬 +2 位作者 蒋建国 王倩 李莉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1320-1323,1328,共5页

提出了一种简单有效的自动步态识别算法。对于每个序列用背景减除方法检测行人的运动轮廓,算法利用步态轮廓图像下肢左右边界的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像两脚的宽度进行准周期性分析。利用连续隐马尔可夫模型并融合... 提出了一种简单有效的自动步态识别算法。对于每个序列用背景减除方法检测行人的运动轮廓,算法利用步态轮廓图像下肢左右边界的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像两脚的宽度进行准周期性分析。利用连续隐马尔可夫模型并融合步态的静态外观信息模型进行步态时变数据匹配识别。算法在Little和Boyd,NLPR和CMU数据库上进行实验均取得了较高的正确识别率。 展开更多

关键词 生物特征识别 步态识别 特征提取 信息融合 隐马尔可夫模型

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一种改进的步态识别方法 被引量：4

4

作者 赵喜玲 李其申 +1 位作者 卢致天 李俊峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期177-179,共3页

步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来,步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个... 步态识别通过人体走路的姿势来识别人的身份。近年来,步态作为一种生物特征识别技术备受计算机视觉研究者的关注。对某个人的一个步态序列利用动态Viterbi算法得到一个样本姿态序列,对其多个步态样本姿态序列的对应姿态取平均得到这个人的特征姿态序列,对特征姿态采用主成分分析法和线性判别分析法处理特征空间,并用最近邻法进行识别。利用CASIA数据库对本文方法进行验证,取得了较高的识别率,并对体形变化具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 步态识别 隐马尔可夫模型 VITERBI算法 主成分分析 线性判别分析

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一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法 被引量：7

5

作者 张向刚 唐海 +1 位作者 付常君 石宇亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期285-289,302,共6页

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步... 步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 步态阶段 步态识别

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基于子字单元的维吾尔语语音识别研究 被引量：5

6

作者 薛化建 董兴华 +2 位作者 周喜 吐尔洪.吾司曼 李晓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期208-210,共3页

为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个... 为提高维吾尔语语音识别的识别率,在分析维吾尔语特点的基础上,设计一种基于子字单元的维吾尔语语音识别总体结构,指出维吾尔语单词的发音模型,给出构建子字发音字典的方法,及其以子字单元为基础构建语言模型与声学模型的方法。在一个语音库上进行实验,采用一种非监督的词切分方法对维吾尔语单词进行词切分,生成子字。实验结果表明,基于子字单元的维吾尔语语音识别可以获得更好的识别结果。 展开更多

关键词 维吾尔语 词切分 子字单元 隐马尔科夫模型 连续语音识别

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基于GVF Snake模型的步态识别轮廓提取 被引量：3

7

作者 张帆 李锐 刘帅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第6期181-183,共3页

步态识别作为一种新的生物识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。步态特征提取是步态识别的关键步骤。采用背景消减法与对称差分法相结合对运动人体分割,采用改进的GVFSnake模型对人体运动步态轮廓进行边缘提取。实验... 步态识别作为一种新的生物识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。步态特征提取是步态识别的关键步骤。采用背景消减法与对称差分法相结合对运动人体分割,采用改进的GVFSnake模型对人体运动步态轮廓进行边缘提取。实验结果表明该方法能准确高效地提取边缘特征作为步态识别的特征。 展开更多

关键词 GVF SNAKE模型 步态识别 运动分割 轮廓提取

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实时手势加速度动作分割与识别研究 被引量：9

8

作者 刘蓉 刘明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第7期1620-1624,共5页

实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号,提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势,通过聚类算法提取... 实时手势动作分割与识别是基于惯性传感器手势交互的重要研究内容.采用佩戴在手腕的单个加速度传感器获取手势加速度信号,提出一种实时手势加速度动作分割和识别方案.首先采用基于阈值的动作分割算法实时切分连续手势,通过聚类算法提取手势动作的关键特征,然后构造离散隐马尔可夫模型实现手势识别.实验结果表明,本文采用的手势动作切分算法能自动提取有效手势信号,关键特征选择不仅降低了隐马尔可夫模型的复杂度,而且提高了识别率. 展开更多

关键词 手势识别 加速度传感器 动作分割 特征选择 隐马尔可夫模型

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基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别 被引量：9

9

作者 杨世强 罗晓宇 +2 位作者 乔丹 柳培蕾 李德信 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期348-353,共6页

针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对... 针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模;其次,运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计,实现初始分割点的检测;然后,采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试,结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取,进而提高识别精度,能够用于连续动作识别。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 动作分割 动作识别 滑动窗口 动态规划

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一种基于平均步态能量图的身份识别算法 被引量：2

10

作者 张前进 陈祥涛 卜文绍 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期39-44,共6页

提出一种基于步态能量图(GEI)的嵌入式隐马尔可夫模型(e-HMM)身份识别方法。首先通过预处理提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到平均步态能量图。对能量图的各区域进行分析,利用二维离散余弦变换(2D-D... 提出一种基于步态能量图(GEI)的嵌入式隐马尔可夫模型(e-HMM)身份识别方法。首先通过预处理提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到平均步态能量图。对能量图的各区域进行分析,利用二维离散余弦变换(2D-DCT)将能量图观测块转化为观测向量,实现嵌入式隐马尔可夫模型的训练和身份识别。最后在USF和CASIA步态数据库上对所提出的算法进行实验。实验表明该方法具有较好的识别性能,是一种有效的步态识别方法。 展开更多

关键词 计算机应用 生物特征识别 嵌入式隐马尔可夫模型 步态能量图

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特征选择对FHMM性能影响研究 被引量：1

11

作者 陈昌红 赵恒 +1 位作者 梁继民 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期934-940,共7页

在利用因子隐马尔可夫模型(Factorial Hidden Markov Model,FHMM)进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分析的方案,得出了选择FHMM特征的准则.将FHMM引入到步态识别中... 在利用因子隐马尔可夫模型(Factorial Hidden Markov Model,FHMM)进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分析的方案,得出了选择FHMM特征的准则.将FHMM引入到步态识别中,提取4种步态特征,得到使用不同特征组合的FHMM的实验结果.使用McNemar检验的方法将其与单个特征的识别性能做比较,结合由正则典型相关分析得到的维数不同的特征间的相关性,分析得到以下结论:基于FHMM的识别性能与特征间的相关性并没有必然联系,其性能更多地受到特征间的识别性能差异和单个特征的识别性能的影响.为发挥FHMM的优越性,应选择特征间识别性能差异小和单个特征识别性能好的特征组合,在此基础上特征间相关性越小越好. 展开更多

关键词 因子隐马尔可夫模型 特征选择 正则典型相关分析 MCNEMAR检验 步态识别

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一种基于HMM的动态语音模式时间归一化方法 被引量：2

12

作者 邓伟 赵翊兰 《数据采集与处理》 CSCD 2003年第3期277-281,共5页

研究了利用隐马尔可夫模型 (HMM)对动态语音模式进行时间归一化的方法。引入了借助于 HMM对语音基元观测序列所做的一种分段 ,这种分段被称之为语音基元观测序列的 HMM全状态分段 ,并且定义了 HMM全状态分段的符合度。根据 HMM全状态分... 研究了利用隐马尔可夫模型 (HMM)对动态语音模式进行时间归一化的方法。引入了借助于 HMM对语音基元观测序列所做的一种分段 ,这种分段被称之为语音基元观测序列的 HMM全状态分段 ,并且定义了 HMM全状态分段的符合度。根据 HMM全状态分段的符合度确定了语音基元观测序列的最优 HMM全状态分段 ,通过最优 HMM全状态分段把语音基元观测序列转换为固定维数的向量 ,从而实现了动态语音模式的时间归一化。将动态语音模式的这一时间归一化方法在结合 HMM和人工神经网络 (ANN)的混合语音识别方法中进行了应用 ,实验结果表明这一时间归一化方法的有效性。 展开更多

关键词 语音识别 动态语音模式 隐马尔可夫模型 HMM 时间归一化方法

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基于震动信号的异常步态识别 被引量：2

13

作者 汪成亮 刘艺锣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2088-2097,共10页

异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步... 异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步态和跌倒检测的系统原型,该系统通过本文设计的应用于大范围数据采集的多传感器协同信号采集方法采集信号,从中分割出有效部分作为活动元,去噪后再使用改进的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)计算出代表活动元之间差异性的异常指数,接着由K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法分类异常指数,得到初步表征用户步态的推测值,最后由隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)进一步处理推测值,识别出用户的步态.实验结果表明,本文提出的方法能够有效在不同的步态模式下识别异常步态,在稳定的环境中识别准确率达到96%,在具有不稳定地板的环境中准确率为94%. 展开更多

关键词 异常步态识别 动态时间规整算法 隐马尔科夫模型 震动信号 嵌入式设备

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基于分层时序模型的步态识别算法

14

作者 陈昌红 梁继民 朱秀昌 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2011年第6期1-6,共6页

以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模... 以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处。提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势。该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能。 展开更多

关键词 步态识别 分层时序模型 隐马尔科夫模型 动态纹理模型

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基于步行加速度信息分割的人员识别

15

作者 郇战 李晨 +1 位作者 万彩艳 陈学杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期203-209,216,共8页

为提高基于智能手机内置加速度传感器的人员识别率,提出了一种基于信息分割的组合分类器识别方法。根据人员步行加速度变化特点提出了基于HMM(隐马尔可夫模型)的划分方法,将人员步行加速度划分成相对动态与稳态两个部分,分别从两个区域... 为提高基于智能手机内置加速度传感器的人员识别率,提出了一种基于信息分割的组合分类器识别方法。根据人员步行加速度变化特点提出了基于HMM(隐马尔可夫模型)的划分方法,将人员步行加速度划分成相对动态与稳态两个部分,分别从两个区域提取标准差、均值、能量等特征;根据不同步行速率选择这些特征和峰值点连线斜率组合成新的特征集合;最后,采用组合分类器的方法获得了更加理想的识别精度。实验结果表明,在人员慢步行走的姿态下的识别率达到了98.3%,快速步行达到了97.6%。较现有人员识别方法有较大的提高。 展开更多

关键词 身份识别 隐马尔可夫模型(HMM) 区域划分 加速度传感器 峰值点连线斜率 组合分类器

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一种步态识别方法

16

作者 田光见 赵荣椿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第9期180-181,249,共3页

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析。利用隐马尔可夫模型进行步态时... 步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析。利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。 展开更多

关键词 步态识别 生物特征识别技术 步态轮廓图像 隐马尔可夫模型 特征提取

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基于帧差能量图行质量向量的步态识别算法 被引量：4

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作者 李锐 陈勇 余磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1364-1368,共5页

为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图(FDEI)的行质量向量作为步态特征的步态识别方法。该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像,并利用其序列的... 为了有效地捕捉步态的连续性动态信息,快速进行身份认证和识别,提出一种以帧差能量图(FDEI)的行质量向量作为步态特征的步态识别方法。该算法通过目标检测、二值化、形态学处理、连通性分析等预处理后得到步态轮廓图像,并利用其序列的宽度进行准周期性分析,再用连续隐马尔可夫模型(CHMM)对所提取的步态帧差能量图行质量向量进行模型参数训练和识别。在CASIA数据库上进行了仿真实验,结果表明该算法具有特征提取简单、特征维数低、识别速度快和识别率高的优点,可以满足实时识别的需要。 展开更多

关键词 帧差能量图 行质量向量 步态特征 步态识别 连续隐马尔可夫模型

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一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法 被引量：3

18

作者 傅春燕 李平 +2 位作者 文玉梅 袁海军 叶波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1155-1159,共5页

步态识别中大多采用步态轮廓作为识别特征,因此提取完整封闭的运动人体轮廓以准确表达步态特征是正确识别的前提。本文提出一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法。在人的运动方向与摄像机成像面平行和摄像机静止的条件下,假设序列图像所... 步态识别中大多采用步态轮廓作为识别特征,因此提取完整封闭的运动人体轮廓以准确表达步态特征是正确识别的前提。本文提出一种采用高斯模型的步态轮廓分割算法。在人的运动方向与摄像机成像面平行和摄像机静止的条件下,假设序列图像所有帧中对应像素点背景时刻的灰度值在时间轴上是高斯分布,而目标时刻不满足这种分布,采用统计推断的方法分割出运动目标轮廓。实验结果表明,本文算法不仅能够提取出完整的人体轮廓,并且能有效地去除噪声,对阴影抑制也有一定效果,能够提高步态识别率。算法直接在RGB空间或灰度空间进行,无需进行颜色空间转换,也无需建立单独的背景图像,计算量小,处理实时性高。 展开更多

关键词 步态识别 轮廓提取 高斯模型 运动目标分割

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基于灰色EM-SHSMM的缺失数据下设备健康预测研究 被引量：5

19

作者 吴健飞 刘勤明 +1 位作者 吕文元 叶春明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3255-3258,共4页

设备健康预测问题的研究大多在全样本数据下进行,而在缺失样本数据下的研究却很少。针对缺失样本数据下设备健康预测问题,提出了集成分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)与GM(1,1,λ)的联合优化模型。基于SHSMM的模型架构,利用EM算法推导出SHSM... 设备健康预测问题的研究大多在全样本数据下进行,而在缺失样本数据下的研究却很少。针对缺失样本数据下设备健康预测问题,提出了集成分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)与GM(1,1,λ)的联合优化模型。基于SHSMM的模型架构,利用EM算法推导出SHSMM中的参数估计式,再基于GM(1,1,λ),提出灰色启发式算法填补样本中的缺失数据,在预测过程中进行设备健康预测。最后,通过案例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决缺失数据的问题。 展开更多

关键词 寿命预测 状态识别 分段隐半马尔可夫模型 最大期望算法 灰色启发式算法

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一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法 被引量：8

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作者 王志超 刘惠义 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第2期304-307,共4页

提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法。利用人脸隐马尔可夫模型的结构特征和Viterbi算法的特点,对特征观察序列进行分割,使用部分序列对所有隐马尔可夫模型递进地计算最大相似度,同时排除相似度最小的隐马尔可夫模型,减少... 提出一种改进的基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法。利用人脸隐马尔可夫模型的结构特征和Viterbi算法的特点,对特征观察序列进行分割,使用部分序列对所有隐马尔可夫模型递进地计算最大相似度,同时排除相似度最小的隐马尔可夫模型,减少观察序列的计算次数,提高识别效率。实验结果表明,该方法能在不降低识别率的情况下,有效提高识别速度。 展开更多

关键词 人脸识别 隐马尔可夫模型 观察序列分割

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