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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
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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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基于HMM的击键特征用户身份认证 被引量:7
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作者 芮挺 沈春林 +1 位作者 Qi TIAN 张金林 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期7-9,230,共4页
由于击键过程的时间序列特性和隐马尔可夫模型(HMM)在处理序列化动态信号中的优越性能,该文提出了根据用户击键特征采用HMM对用户身份进行认证的新方法。并对击键特征值的提取、观测值编码等问题进行了分析。实验证实了采用HMM进行击键... 由于击键过程的时间序列特性和隐马尔可夫模型(HMM)在处理序列化动态信号中的优越性能,该文提出了根据用户击键特征采用HMM对用户身份进行认证的新方法。并对击键特征值的提取、观测值编码等问题进行了分析。实验证实了采用HMM进行击键特征身份验证的有效性。 展开更多
关键词 hmm 用户身份认证 身份验证 序列化 隐马尔可夫模型 时间序列 编码 动态信号 观测值 性能
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基于HMM的故障诊断特征提取和聚类技术 被引量:3
3
作者 宋雪萍 马辉 +1 位作者 刘杰 闻邦椿 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2006年第2期92-96,共5页
重点介绍了运用HMM进行故障诊断特征矢量的提取。在试验的基础上,对4种典型故障进行了数据采集。通过加窗处理,采用自相关法提取12阶LPC倒谱系数,用LBG聚类算法进行矢量量化,得出码本矢量。运用这些矢量训练各故障对应的HMM模型,然后将... 重点介绍了运用HMM进行故障诊断特征矢量的提取。在试验的基础上,对4种典型故障进行了数据采集。通过加窗处理,采用自相关法提取12阶LPC倒谱系数,用LBG聚类算法进行矢量量化,得出码本矢量。运用这些矢量训练各故障对应的HMM模型,然后将所测故障数据按上述方法矢量量化后输入到训练好的HMM中,求出似然概率值,值最大者即为故障状态。结果表明,利用该种方法进行特征提取并与HMM方法相结合能很好分类出各种故障模式,达到诊断目的。 展开更多
关键词 特征提取 矢量量化 故障诊断 hmm
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一种基于DSmT和HMM的序列飞机目标识别算法 被引量:17
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作者 李新德 潘锦东 DEZERT Jean 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2862-2876,共15页
针对姿态多变化的飞机自动目标识别中的低识别率问题,提出了一种基于DSm T(Dezert-Smarandache theory)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的飞机多特征序列信息融合识别算法(Multiple features and sequential information fus... 针对姿态多变化的飞机自动目标识别中的低识别率问题,提出了一种基于DSm T(Dezert-Smarandache theory)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的飞机多特征序列信息融合识别算法(Multiple features and sequential information fusion,MFSIF).其创新性在于将单幅图像的多特征信息融合识别和序列图像信息融合识别进行有机结合.首先,对图像进行二值化预处理,并提取目标的Hu矩和轮廓局部奇异值特征;然后,利用概率神经网络(Probabilistic neural networks,PNN)构造基本信度赋值(Basic belief assignment,BBA);接着,利用DSm T对该图像的不同特征进行融合,从而获得HMM的观察值序列;再接着,利用隐马尔可夫模型对飞机序列信息融合,计算观察值序列与各隐马尔可夫模型之间的相似度,从而实现姿态多变化的飞机目标自动识别;最后,通过仿真实验,验证了该算法在飞机姿态发生较大变化时,依然可以获得较高的正确识别率,同时在实时性方面也可以满足飞机目标识别的要求.另外,在飞机序列发生连续遮挡帧数τ≤6的情况下,也具有较高的飞机目标正确识别率. 展开更多
关键词 序列飞机 目标识别 多特征融合 DSmT推理 概率神经网络 序列信息融合 隐马尔可夫模型
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基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法 被引量:2
5
作者 薛定宇 贾旭 +1 位作者 崔建江 刘晶 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1529-1533,共5页
为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行... 为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性. 展开更多
关键词 静脉识别 遗传算法 特征提取 隐马尔科夫模型 自适应参数
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一种改进的HMM/RBF情感语音识别方法 被引量:5
6
作者 王杰 耿丽红 朱晓东 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2012年第4期68-72,共5页
针对隐马尔科夫模型和径向基神经网络识别语音情感的缺陷,提出了一种新的基于两者的混合模型识别方法.将神经预测器引入隐马尔科夫模型计算状态观察概率,使得隐马尔科夫模型能有效利用语音帧间信息,同时又利用状态累计概率输入径向基神... 针对隐马尔科夫模型和径向基神经网络识别语音情感的缺陷,提出了一种新的基于两者的混合模型识别方法.将神经预测器引入隐马尔科夫模型计算状态观察概率,使得隐马尔科夫模型能有效利用语音帧间信息,同时又利用状态累计概率输入径向基神经网络分类,避免特征向量时间规整的麻烦.选取高兴、愤怒、悲伤、惊奇、平静五类情感,以平静情感为参照求取特征向量进行实验,结果表明,相对于单一隐马尔科夫模型和常用混合模型方法,该混合模型识别性能有明显改善,并且加入噪声后的识别效果仍然较好. 展开更多
关键词 情感识别 混合模型 特征提取 隐马尔科夫 径向基
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线性AR-HMM在旋转机械故障诊断中的应用 被引量:4
7
作者 冯长建 丁启全 吴昭同 《汽轮机技术》 北大核心 2002年第5期301-303,共3页
旋转机械的连续监测日益成为重要问题。由于传感技术的发展和计算能力的提高 ,使设备的在线监测与故障诊断成为可能。把线性AR系数作为暂态振动信号的特征 ,利用有限状态隐马尔可夫模型 (简称HMM )来模拟旋转机械的运行过程中动态行为... 旋转机械的连续监测日益成为重要问题。由于传感技术的发展和计算能力的提高 ,使设备的在线监测与故障诊断成为可能。把线性AR系数作为暂态振动信号的特征 ,利用有限状态隐马尔可夫模型 (简称HMM )来模拟旋转机械的运行过程中动态行为的变化 ,从而提出了一种新的故障诊断方法。HMM的参数从监测数据的统计关系中导出。 展开更多
关键词 线性AR-hmm 旋转机械 故障诊断 隐马尔可夫模型 特征提取
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基于ZCPA和DHMM的孤立词语音识别系统 被引量:4
8
作者 赵姝彦 张雪英 焦志平 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第3期246-249,共4页
介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表... 介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表明,此系统训练时收敛很快并且识别效果好。 展开更多
关键词 语音识别 隐马尔可夫模型 特征提取
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基于联合时频特征和HMM的多方位SAR目标识别 被引量:3
9
作者 张新征 黄培康 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期712-717,共6页
研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目... 研究了联合时频特征和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的多方位合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标识别方法。利用HMM模型可以有效地对多方位SAR目标特征分析及识别。在HMM多方位SAR目标识别中的关键之一是SAR目标回波高分辨率距离像(high resolution range pro-file,HRRP)的特征提取。提出了一种时变频因子加权Fisher鉴别的特征提取方法。利用MSTAR实测SAR目标数据集进行了特征提取和识别实验,实验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 时频特征 隐马尔科夫模型 目标识别
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基于HMM的电子设备健康状态评估方法 被引量:6
10
作者 薛东风 叶继坤 《现代防御技术》 北大核心 2013年第2期187-191,共5页
针对弹上设备的性能退化问题,提出一种改进流形学算法的电子设备健康状态评估方法。首先,在SNPP算法中引入非相关约束并加入核函数形成KSUNPP算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入进行训练;其次,... 针对弹上设备的性能退化问题,提出一种改进流形学算法的电子设备健康状态评估方法。首先,在SNPP算法中引入非相关约束并加入核函数形成KSUNPP算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入进行训练;其次,用KL距离来衡量故障程度,可实现设备退化程度的评估。最后,通过将该方法应用于某型导弹指令接收机健康状态评估中,验证了有效性。 展开更多
关键词 流形学算法 特征提取 健康状态评估 隐马尔可夫模型
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基于Haar小波和融合HMM的步态识别方法 被引量:4
11
作者 李萍 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第3期244-246,254,共4页
为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步... 为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。 展开更多
关键词 特征提取 步态识别 Haar小波域 隐融合马尔可夫模型
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基于HMM/SVM的抗噪语音特征提取及优化 被引量:10
12
作者 李婉玲 张秋菊 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第4期55-58,共4页
为了提高语音识别的鲁棒性,提出一种新的特征组合方法。方法基于F比对梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行加权优化,同时将不同特征组合输入到语音隐马尔科夫模型(HMM)进行训练,得到具有抗噪性的最佳组合,并采用主成分分析(PCA)进行降维,增加支... 为了提高语音识别的鲁棒性,提出一种新的特征组合方法。方法基于F比对梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行加权优化,同时将不同特征组合输入到语音隐马尔科夫模型(HMM)进行训练,得到具有抗噪性的最佳组合,并采用主成分分析(PCA)进行降维,增加支持向量机(SVM)分类器作为后处理器。实验表明,改进的MFCC、短时平均能量和Teager能量算子组合参数识别效果最优,识别率达到90. 48%。PCA降维后识别率降低了0. 4%,提升了计算速度。增加后处理器,系统识别率达到95. 25%,提高了系统的识别效率和分类决策力,相对于常规识别方法,准确率有所提高。 展开更多
关键词 语音识别 梅尔频率倒谱系数 特征参数提取 主成分分析 隐马尔可夫模型 支持向量机
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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
13
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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一种状态监测与健康评估方法及其在模拟电路中的应用 被引量:17
14
作者 许丽佳 王厚军 龙兵 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1550-1556,共7页
针对模拟电路的健康性能退化状况,提出一种特征选择与降维提取法(B&B+LDA)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合、以KL距离为衡量标准的状态监测和健康评估方法.首先设置元件的参数提取幅频特征;其次针对特征存在的冗余性及高维性,采用B&... 针对模拟电路的健康性能退化状况,提出一种特征选择与降维提取法(B&B+LDA)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合、以KL距离为衡量标准的状态监测和健康评估方法.首先设置元件的参数提取幅频特征;其次针对特征存在的冗余性及高维性,采用B&B+LDA对原始特征进行提取,从而获得有效的特征集;再根据获得的特征监测出早期故障类型;最后利用正常态下的特征来训练HMM,并用其计算各状态对应的KL距离,得出故障程度,即实现电路健康退化的评估.将该方法应用于某模拟电路中,通过实验验证了其具有良好的模拟电路早期故障监测性能,与B&B,LDA,PCA及原始特征相比具有最好的状态监测与健康评估能力. 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 线性辨别分析 特征提取 状态监测 健康评估
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基于隐马尔可夫模型的引文信息提取 被引量:11
15
作者 张玲 黄铁军 高文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期33-34,54,共3页
提出一种基于符号特征提取的HMM结构学习方法,并利用修改的Viterbi算法进行引文信息提取。在实验结果的评价上,除了常用的准确率(Precision)、查全率(Recall)、综合评价指标(F)之外,引入了两个评价标准:宏平均和微平均来综合评价算... 提出一种基于符号特征提取的HMM结构学习方法,并利用修改的Viterbi算法进行引文信息提取。在实验结果的评价上,除了常用的准确率(Precision)、查全率(Recall)、综合评价指标(F)之外,引入了两个评价标准:宏平均和微平均来综合评价算法的性能。试验表明该方法用于引文信息提取的正确率较高。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 信息提取 引文 特征提取 宏平均 微平均 科技文章
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基于加速度传感器的连续动态手势识别 被引量:16
16
作者 陈鹏展 罗漫 李杰 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第1期39-42,共4页
针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐... 针对个体手势动作信号的差异性和不稳定性,提出了一种基于加速度传感器的连续动态手势识别方法。通过MEMS加速度传感器采集手势动作信号,并结合手势信号的动作特征,对单个手势的有效数据进行自动定位截取,经预处理和特征提取后,构建隐马尔可夫模型(HMM)以实现对特定手势的实时识别。通过设计实现了一种可穿戴手势信号采集硬件原型系统,对10类手势的1000个手势数据进行识别对比实验,统计结果表明:该方法可以对连续手势进行实时有效的识别。 展开更多
关键词 动态手势识别 加速度传感器 隐马尔可夫模型 特征提取
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基于三轴传感器的老年人日常活动识别 被引量:10
17
作者 汪成亮 王小均 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期570-576,共7页
本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等... 本文针对老年人日常活动类型及特点提出了一种基于三轴加速度传感器和HMM(Hidden Markov Model)的活动识别方法.本文首先提取了针对老年人相异、相似活动的标准差、能量、相关系数、RAF(RAtio Forward)、RVF(Ratio Vertical Forward)等特征值.然后定义老年人的HMM活动识别模型.最后在经过Baum-Welch算法对HMM进行参数训练后使用Viterbi算法来进行老年人活动识别.实验结果表明,本文方法适用于老年人的日常活动的识别,平均识别精度达到了93.3%,尤其是对于相似步态活动的识别准确率达到了93.7%. 展开更多
关键词 活动识别 三轴传感器 特征提取 隐马尔科夫模型
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公共场所典型异常声音的特征提取 被引量:17
18
作者 栾少文 龚卫国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期208-210,共3页
针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计。基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比... 针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计。基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比,该方法提高了特征参数在识别系统中的效率,具有一定的优越性和实用性。 展开更多
关键词 异常声音 梅尔倒谱系数 滤波器组 隐马尔可夫模型 特征提取
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基于多特征集成分类器的脱机满文识别方法 被引量:4
19
作者 魏巍 郭晨 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第6期2347-2352,共6页
为提高脱机满文手写字体的识别率,提出了基于BP网络的多特征集成分类器识别方法。对扫描成图像的手写满文进行预处理,切分出满文字元;分别提取满文字元的投影特征、链码特征以及端点和交叉点特征,并对这三类特征及其相互组合进行分类识... 为提高脱机满文手写字体的识别率,提出了基于BP网络的多特征集成分类器识别方法。对扫描成图像的手写满文进行预处理,切分出满文字元;分别提取满文字元的投影特征、链码特征以及端点和交叉点特征,并对这三类特征及其相互组合进行分类识别;通过隐马尔科夫算法对识别结果进行后处理,进一步提高识别的精度。实验结果表明,集成分类器的识别率要比单个特征的识别率要高,同时集成分类器中的特征类别越多,识别效果越好。 展开更多
关键词 脱机满文 集成分类器 识别 多特征 后处理 隐马尔科夫模型
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一种集成NER的文本分类特征选择方法 被引量:3
20
作者 施德明 林洋港 陈恩红 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第11期152-156,共5页
文本分类是将自由文本自动划分到若干预先定义类别的方法,在信息检索等领域有很重要的作用。其中,如何选择有效的文本特征是影响文本分类器分类性能的一个重要步骤。很多应用中需要处理的文本信息包含了很多的命名实体,如某个行业的名人... 文本分类是将自由文本自动划分到若干预先定义类别的方法,在信息检索等领域有很重要的作用。其中,如何选择有效的文本特征是影响文本分类器分类性能的一个重要步骤。很多应用中需要处理的文本信息包含了很多的命名实体,如某个行业的名人,往往能够在很大程度上影响着文本所属的类别。然而,现阶段的文本特征方法都只利用关键词的统计意义,而没有考虑关键词作为命名实体所含有的分类特征。针对这一问题,本文提出了一种将命名实体识别方法NER集成到文本分类特征选择中的方法,在保留关键词统计特征之外,还保留了单词作为命名实体的分类特征。实验结果表明,相对于其他特征选择方法而言,本文提出的方法在一定程度上提高了文本分类的分类准确率。 展开更多
关键词 命名实体识别 命名实体 特征选择 文本分类 隐马尔可夫模型
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