基于GA-AHMM的联机手绘图形识别技术

提出了一种遗传算法(geneticalgorithm,GA)和自适应隐马尔科夫模型(hiddenMarkwmodel,AHMM)混合的联机手绘图形识别方法。由于隐马尔科夫模型(HMM)的训练本质上是一种梯度下降的优化方法,算法易陷入局部最优,影响了其应用。为此,采用GA训练HMM模型参数,并给出了GA和HMM的两种混合训练方式:前端GA HMM模型和内嵌式GA HMM模型,GA算法能随机地调整HMM模型训练的初始值,使HMM跳出局部最优,较好地克服了HMM训练容易陷入局部最优的问题。另外,采用带有反馈环节的闭环AHMM代替传统的开环前向HMM模型对手绘图形识别,改善了HMM的自适应能力,显著提高了对图形的识别率和识别速度。试验结果证明了方法的有效性。