构造HMM观察值概密函数的一种方法

本文提出了利用语音短时特征参数和相应距离量度公式来构造隐Markov模型(HMM)观察值概密函数的一种方法.文中以语音倒谱系数特征及其相应Euclidean距离为例,给出了概密函数表达式,导出了其识别和训练算法,讨论了算法实现的具体问题.实验证实了本文提出的构造HMM观察值概密函数方法是有效的.     

基于GMM-HMM的静态手势识别

提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型(GMM-HMM)与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法,该方法采用YCr Cb空间阈值处理对手势图像二值化处理,针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法.将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数,建立所有手势的HMM模型.分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果.实验结果表明,该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果,且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高.     

基于自评估HMM的离心泵状态识别方法研究

由于HMM本身的特点,在实际应用中如何找到一个合适的HMM模型始终是一个难点.采用传统的Baum-W elch算法对HMM进行训练,并提出了一种对训练结果进行评估的方法,构建了可自动评估的HMM训练体系.     

基于二阶隐马尔可夫模型的新闻分类算法

提出一种基于二阶隐马尔可夫模型(HMM)的新闻分类算法,旨在提取新闻内容中的类别字,构成特征词集合.以该特征词集合作为不同二阶HMM分类器的观察序列,二阶HMM的隐藏状态反映了文档中词语之间的相关性差异,每个状态表示出现在语料库中的词语的相关性水平.实验结果表明,相比k近邻(k NN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)以及支持向量机(SVM)算法,二阶HMM算法的分类表现更显优势.     

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HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

隐马尔可夫模型及在人脸识别算法中的应用

介绍了隐马尔可夫模型(HMM)及其三大算法,并将其引入人脸识别的研究中,描述了一种基于隐马尔可夫模型的人脸识别方法.一幅正面人脸图像的重要特征具有一定的顺序,它可以通过一维的HMM来建模,每个特征区域被指定为一个状态,通过K-L变换将降维以后的特征矢量作为观察矢量.和其他人脸识别的方法比较,隐马尔可夫模型更能为人脸检测和识别提供灵活的框架.     

HMM在下肢表面肌电信号步态识别中的应用

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的分类方法,利用下肢表面肌电信号(SEMG)进行人体步态状态的识别.对每通道的SEMG信号按时间分段后,对每段数据提取4个时域特征来描述信号特点.根据对步态周期中状态的划分确定了HMM的结构,将HMM的状态与步态状态一一对应,并利用改进的Baum-Welch算法估计HMM参数,然后...     

二阶隐马尔科夫模型在基因识别中的应用

对经典隐马尔可夫模型( HMM) 的状态转移和输出观测值的假设条件进行改进,提出了一个基于二阶隐马尔科夫模型(second-order HMM: HMM2)的基因识别系统的模型, 论述了用该模型和扩展的Viterbi 算法发现基因的方法.     

符号序列的预训练HMM分类方法

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是一种双重随机概率模型,已广泛应用于序列数据建模.针对符号序列分类中距离度量定义的困难,提出一种符号序列的预训练HMM分类新方法 .首先,定义一种基于HMM状态转移矩阵的序列距离新度量;其次,为得到不同序列在HMM隐状态共享条件下的状态转移矩阵,提出一种两阶段的预训练方法,先在所有序列上进行HMM预训练以学习所有序列共享的隐状态,再使用共享状态为每条序列进行训练得到各自的状态转移矩阵;最后用近邻分类器对符号序列进行基于距离的分类.在三个应用领域的真实序列上进行了实验,并与基于子序列、HMM变体模型等现有分类方法进行对比,结果表明,所提出的方法能使用较低的特征维度取得较理想的分类精度.     

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.     

基于语义上下文分析的因特网人物信息挖掘

网络信息的爆炸式增长给人物信息的自动获取带来了巨大挑战.论文针对因特网上大量的人物信息,设计了一种基于语义上下文分析的人物信息挖掘体系框架,重点阐述了人物简历信息识别方法、基于隐马尔可夫模型(HMM,H idden M arkovModel)的命名实体识别方法和基于语义上下文分析的人物信息抽取算法.经实验表明:基于语义上下文分析的人物信息挖掘方法具有较高的信息抽取效率和精度.     

管制指令特征参数提取研究

在管制指令语音识别系统的研究中,语音的特征参数提取方法是影响系统识别率的关键因素之一。在Matlab平台上基于MATLAB GUI技术,设计完成HMM语音训练识别模型的用户操作界面,实现特征参数提取方法的选择、语音信号的训练、识别操作及结果输出和波形显示。通过实例对比分析,特定人和非特定人情况下,LPCC和MFCC两种特征参数提取方法在训练、识别时间和识别率上的差异。结果表明,特定人时LPCC参数的识别优势明显;非特定人时,MFCC参数的识别效果和效率更好。     

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     

基于虚拟样本扩张法的单样本人脸识别算法研究

随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变换,划分得到更多的子图像,利用二维主成分分析(2DPCA)实现特征抽取,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。提出的方法分别在ORL及FERET两大人脸数据库上得到了验证。     

两级决策的开集说话人辨认方法

为了减少语音数据量 ,提高处理速度和识别的准确性 ,提出了一种采用公共码本、个人隐 Markov模型 (HMM)和个人拒识阈值进行两级决策来实现开集说话人辨认的新方法。在系统实现时 ,采用了一种改进的语音切分算法来提高输入数据的有效性 ,并将说话人识别和人脸识别融合在一起进行身份验证。实验证明这种融合方法能够有效地降低识别的相等错误率至 1%。     

一种新型汉语单音节识别方法

介绍了一种新型字基 ＶＱ／ＨＭＭ语音识别方法： ＶＱ与 ＨＭＭ分级识别算法。 使得 ＶＱ部分可用作语音识别的第一级处理， ＨＭＭ部分作第二级识别。在第一级识别中 可引进汉语的音素知识，使 ＶＱ／ＨＭＭ性能进一步提高，并可用于大字汇表的实时语音识 别，存贮量、计算量均大大减少。用此方法把汉语四声作一个 ＨＭＭ模型，使汉语 ４００ 个基本音节的识别率达 ９６％以上．若加上精确四声识别则可识别汉语的 １２００种声音。     

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。