一种基于隐马尔可夫模型的人像识别算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸图像识别方法.对归一化的人脸图像,该方法 2D-DCT变换域提取人脸图像的一维特征矢量.通过对HMM的训练和识别实验表明,文中提出的方法计算量少,运行速度较快,是一种比较适合工程应用的人脸识别算法.     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出一种基于嵌入式隐马尔可夫模型(embedded hidden Markov model, 简称EHMM)的人脸图像识别方法,主要包括: ①由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,故对归一化的人脸图像,可采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察序列;②在人脸识别中应用嵌入式隐马尔可夫模型,采用多高斯概率密度函数训练、建立EHMM, 再利用建好的EHMM进行识别.实验结果显示,所提方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率,完全满足人脸识别系统的实时性要求.     

与观测信息相关的MHMM的参数估计

隐马尔可夫模型(H idden M arkov Models:HMM)是一种具有很好学习能力的统计模型,已在许多领域特别在语音识别领域得到了成功的应用.本文介绍了任一时刻出现的观测矢量的概率不仅依赖于系统当前时刻所处的状态,而且依赖于系统前一时刻出现的观测矢量的前提下,多个不同的隐马尔可夫模型的组合———混合隐马尔可夫模型(M ixture ofHMM:MHMM)的结构,并根据Baum-W elch算法,导出了该模型各个参数估计公式.     

基于隐马尔可夫链和支持向量机人脸识别混合模型的视频节目聚类标注

人脸在视频节目中代表了重要语义信息 ,提出使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对人脸进行识别 ,然后把识别结果进行高斯聚类 ,实现视频节目的内容标注 .具体步骤如下 :首先建立人脸肤色模型 ,对视频图像中可能的人脸区域进行定位 ;从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征 ,然后使用支持向量机和隐马尔可夫链混合模型对定位区域进行人脸识别 ,最后由高斯聚类完成视频节目的语义标注     

基于MHMM的脱机手写体字符识别

对隐马尔可夫模型(HMM)的训练方法及模型参数的选取进行了探讨,并将HMM理论用于脱机手写体识别中,建立了一种基于字符投影变换图像的边界链码特征的多重隐马尔可夫模型(MHMM).实验结果表明,该方法是可行的,且具有良好的兼容性和灵活性,可应用于手写体字符的自动识别中.     

一种改进的隐马尔可夫模型训练算法

将类关联特征(class-dependent feature,CDF)用于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的建模,提出了一种新的HMM训练算法,与传统的HMM训练算法在理论上完全一致,但新算法避免了直接估计高维的状态输出概率密度函数(probability density function,PDF),可提高模型参数的估计精度.     

基于正交余弦变换域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型

提出并证明了概率主成分分析作用于正交余弦变换(DCT)域与作用于空域所获得的结果相同.利用DCT变换的快速压缩性能和概率主成分分析的软降维性能来稳定地获取和表示人脸的局部特征,并把得到的特征向量作为嵌入隐马尔可夫模型的观察向量,建立了基于DCT域概率主成分分析的嵌入隐马尔可夫人脸识别模型.该模型应用于不同表情和光照下的人脸识别,取得了较好的实验结果.     

基于P2DHMM的人脸识别算法

基于隐马尔科夫模型（HMM）人脸识别算法,将改进的伪二维隐马尔科夫模型（P2DHMM）算法应用于ORL人脸库。在VisualC＋＋6．0平台下进行的实验表明,P2DHMM算法在保证较高识别精度的同时,极大地提高了人脸识别速度。     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法。在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosine transform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别筛选出最能够代表人脸各个区域的DCT系数。在识别方法上,该方法采用了嵌入式隐马尔科夫模型(embedded hidden markov model,EHMM),并基于人脸的认知结构信息对嵌入式隐马尔可夫人脸结构模型进行了改进。对比实验结果表明,该方法识别率高,复杂度低,并具有较好的鲁棒性,易于在工程上应用。     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

基于隐马尔可夫模型人脸识别的研究

提出了基于HMM的人脸识别方法.根据人脸的特点建立HMM模型,然后采用奇异值分解抽取观察序列.通过对观察向量的仿真结果表明,这种方法在提高识别率和缩短计算时间方面都有很大进步.     

基于改进MMI的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式. 该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能. 把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器. 实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题.     

基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法

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.     

基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.     

基于OpenCV的口唇检测研究

唇读技术在提高噪音环境中语音识别系统的识别率和帮助有听力障碍的人更好的理解语言方面起到了一定的辅助作用。由于说话过程中口型变化较大,直接提取口型区域较困难;而在发音过程中鼻子形状不会发生较大变化,且OpenCV自带的人脸检测器可以很好的检测出人脸。提出了一种利用嘴唇与人脸和鼻子的相对位置关系进行检测嘴唇区域的方法。实验证明,该方法可以比较快速,精确地提取出嘴唇区域,从而利于精确的进行口唇分割。     

有限态文法引导的基于连续密度HMM的连续汉语语音识别

介绍了用有限态文法引导的基于连续密度隐马尔可夫模型(HMM)的连续汉语语音识别系统.分析了系统的组成,词语的HMM的训练方法和对识别系统的测试结果。实验表明,用有限态文法辅助进行连续语音识别是一种有效的策略;连续密度HMM与基于矢量量化的HMM/VQ相比需要较大的计算量,但可明显提高识别准确率。