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题名基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型
被引量：1
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作者
刘江华
陈佳品
程君实
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机构
上海交通大学信息存储研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第20期92-94,共3页
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文摘
隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)是语音识别和手势识别中广泛使用的统计模式识别方法。文章提出了一种改进的禁忌搜索(ITS,ImprovedTabuSearch)优化HMM的参数。传统的TabuSearch(TS)与局部搜索算法(极大似然法)交替进行,从而加快了算法的收敛速度,并得到优化解。分别用TS及ITS训练隐马尔可夫模型进行动态手势识别。结果表明ITS可获得更高的识别率,且能达到全局优化。
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关键词
改进的禁忌搜索
隐马尔可夫模型
动态手势识别
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Keywords
improved tabu search,hidden markov model,dynamic gesture recognition
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于Kinect的动态手势识别算法改进与实现
被引量：6
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作者
李国友
孟岩
闫春玮
宋成全
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2019年第9期841-851,共11页
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基金
国家自然科学基金(F2012203111)
河北省高等学校科学技术研究青年基金(2011139)资助项目
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文摘
为解决隐马尔科夫模型(HMM)算法在动态手势识别中存在的准确率不高、容易受未定义手势的干扰、难以适应复杂背景等问题,本文提出了一种基于Kinect V2传感器改进的HMM动态手势识别方法。该方法进行手势分割后,以质心运动轨迹正切角的值进行均匀量化编码,通过设置概率阈值模型及编码的种类来排除未定义手势、进行动态手势识别,并对比不同实验环境下的识别效果。实验结果表明,改进后的HMM算法有效地排除了多种未定义手势,能够适应复杂背景和黑暗条件,而且能够提高对已定义手势的识别率。
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关键词
KINECT
V2传感器
动态手势识别
改进隐马尔科夫模型(HMM)
未定义手势
识别率
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Keywords
Kinect V2 sensor
dynamic gesture recognition
improved hidden markov model(HMM)
undefined gesture
recognition rate
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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