基于ANN和HMM的联机手写体汉字识别系统

为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法:人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别。实验证明,该联机手写体汉字识别系统具有较高地识别准确率。     

基于ANN和HMM的联机手写体汉字识别系统

为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别.实验证明,该联机手写体汉字识别系统具有较高地识别准确率.     

基于隐马尔可夫模型的3D手写识别方法

为实现便捷高效的人机交互,提高交互能力,在基于隐马尔可夫模型(HMM)的基础上,提出了一种新的3D手写识别方法。该方法使用带有三轴加速度传感器的手持设备去采集各种手写数据;使用插值及快速傅里叶变换(FFT)滤波等方法对采集的数据进行预处理;使用隐马尔可夫模型对每个手写动作进行模型训练;使用训练过的手写模型对采集的数据进行手写识别。数据测试结果表明,该方法在手持移动设备上数据分类的准确性可达到84.5%。     

基于二阶隐马尔可夫模型的连续手语识别

在传统的一阶隐马尔可夫模型(HMM1)中, 状态序列中的每一个状态被假设只与前一个状态有关, 这样虽然可以简单、有效地推导出模型的学习和识别算法, 但也丢失了许多从上文传递下来的信息. 因此, 在传统一阶隐马尔可夫模型的基础上, 为了解决手语识别困难、正确率低的问题, 提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的连续手语识别方法. 该方法利用滑动窗口算法使手语视频切分成多个手语短视频, 通过三维卷积模型得到手语短视频和手语词汇视频的特征向量, 由此计算出二阶隐马尔可夫模型的相关参数, 并运用Viterbi算法实现连续手语的识别. 实验证明, 基于二阶隐马尔可夫模型的手语识别取得了88.6%的识别准确率, 高于传统的一阶隐马尔可夫模型.     

基于“快速投票”算法的HMM／SVM混合识别模型及应用

提出一种基于隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）的双层过滤识别系统。根据隐马尔可夫模型训练中不同结构的序列其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“快速投票”算法。先用HMM对人类内含子和外显子进行识别，同时，对于L值区域有重叠造成识别率较低的部分，再用支持向量机进行第二次识别过滤。这一模型克服了传统用单一HMM识别方法的不足，实现了HMM和SVM的优势互补。实验表明，用HMM／SVM进行两类识别，其平均识别率达到了90％，进行多类识别，平均识别率达到了91．5％。     

基于遗传算法的隐马尔可夫模型在名词短语识别中的应用研究

为了进一步提高名词短语的识别精度,针对遗传算法和隐马尔可夫模型各自的特点,提出一种基于遗传算法的隐马尔可夫模型识别方法。该方法是在高准确率词性标注的基础上实现的。在训练阶段,用遗传算法获取HMM参数;识别阶段先用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层名词短语,然后用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合来识别嵌套名词短语。实验结果表明,此联合算法达到了94.78%的准确率和94.29%的召回率,充分融合了遗传算法和隐马尔可夫模型的优点,证明它较单一的隐马尔可夫模型识别法具有更好的识别效果。     

基于乘积HMM的双模态语音识别方法

针对噪声环境中的语音识别,提出一种用于双模态语音识别的乘积隐马尔可夫模型(HMM)。在独立训练音频HMM和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,表征音频流和视频流之间的异步特性。引入权重系数,根据不同噪声环境自适应调整音频流与视频流的权重。实验结果证明,与其他双模态语音识别方法相比,该方法的识别性能更高。     

基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型

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。     

基于CRF和HMM混合模型的手势识别方法

针对训练数据较少的小样本情况下,使用隐马尔可夫模型(HMM)的建模准确性较低的问题,提出一种基于条件随机场(CRF)和HMM混合模型的手势识别方法.用一个区分局部观测值的判别模型来提供与序列中的每个局部观测相关联的局部后验.将CRF用于执行这种判别层.通过区分局部观察值来为HMM层提供局部类后验.在HMM解码阶段将这些局部后验组合在一起提供更多的全局信息.通过实际手势识别实验验证了融合HMM建模能力和CRF判别能力的混合模型方法的有效性与准确性,并对不同的可变性来源具有鲁棒性.     

基于加速度传感器的连续动态手势识别

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.     

基于HMM-SVM的图像型火焰识别

针对单一的隐马尔科夫模型在图像型火灾探测中误报率偏高的问题,提出了隐马尔科夫模型和支持向量机相结合的图像型火焰识别算法。对捕获到的图像进行运动区域检测和颜色分析,提取疑似火焰区域,利用隐马尔科夫模型计算疑似区域与火焰模型的相似度,并输入到训练好的支持向量机进行二次识别。实验结果表明,与传统单一隐马尔科夫模型相比,该方法可以有效地降低误报率,提高火焰识别准确性。     

Conditional models for contextual human motion recognition

We describe algorithms for recognizing human motion in monocular video sequences, based on discriminative conditional random fields (CRFs) and maximum entropy Markov models (MEMMs). Existing approaches to this problem typically use generative structures like the hidden Markov model (HMM). Therefore, they have to make simplifying, often unrealistic assumptions on the conditional independence of observations given the motion class labels and cannot accommodate rich overlapping features of the observation or long-term contextual dependencies among observations at multiple timesteps. This makes them prone to myopic failures in recognizing many human motions, because even the transition between simple human activities naturally has temporal segments of ambiguity and overlap. The correct interpretation of these sequences requires more holistic, contextual decisions, where the estimate of an activity at a particular timestep could be constrained by longer windows of observations, prior and even posterior to that timestep. This would not be computationally feasible with a HMM which requires the enumeration of a number of observation sequences exponential in the size of the context window. In this work we follow a different philosophy: instead of restrictively modeling the complex image generation process – the observation, we work with models that can unrestrictedly take it as an input, hence condition on it. Conditional models like the proposed CRFs seamlessly represent contextual dependencies and have computationally attractive properties: they support efficient, exact recognition using dynamic programming, and their parameters can be learned using convex optimization. We introduce conditional graphical models as complementary tools for human motion recognition and present an extensive set of experiments that show not only how these can successfully classify diverse human activities like walking, jumping, running, picking or dancing, but also how they can discriminate among subtle motion styles like normal walks and wander walks.     

基于DBN-HMM的人体动作识别

动作识别使得机器能够对人体动作的意图进行判别理解，进而实现高效的人机交互。提出一种肢体角度模型，实现在三维空间中对人体动作进行表示，该模型具有一定的不变性，计算复杂度低。针对传统的基于混合高斯的隐马尔可夫模型（GMM-HMM）的动作识别，提出深度置信网络模型（DBN）和隐马尔可夫模型相结合的动作识别模型，构建了一种非线性的基于条件限制玻尔兹曼机（CRBM）的DBN深度学习模型，深层次结构使其建模能力更强，且能够结合历史信息建模，更适用于动作识别。实验表明该算法具有较高的识别结果。     

视频图像中维吾尔文字的识别研究

提出了从复杂背景视频图像中提取文字并识别的一套算法,利用自适应迭代算法提取视频中维吾尔文字,针对维吾尔文字的一些特点,利用合适的预处理方法保留维吾尔文字中的各种点及特殊笔画,同时有效地消除了复杂背景带来的噪声。考虑维吾尔文字书写的特点,利用滑动窗口法提取文字特征避免了文字分割,将产生的特征向量输入到隐马尔可夫模型（Hidden Morkov Model）中进行训练和识别。     

基于HMM-LSSVM组合模型的模拟电路故障诊断

为了提高模拟电路故障诊断正确率,针对单一模型难以获得高正确率检测结果的难题,基于组合优化理论,提出一种隐马尔科夫和最小二乘支持向量机的模拟电路故障诊断模型。提取电路故障特征,然后利用隐马尔科夫模型和最小二乘支持向量机建立模拟电路故障组合诊断模型,最后采用仿真实验对组合模型的性能进行分析。结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不仅提高了模拟电路故障检测正确率,而且具有更快的故障诊断速度。     

DHMM在机械设备音频识别中的应用

为了对现场机械或设备进行监控、诊断和识别,以音频为监控手段,引入矢量量化（VQ）算法并建立机械设备音频的离散隐Markov模型（DHMM）。特征参数采用MFCC,码书设计采用Linde-Buzo-Gray（LBG）算法;推导出Baum-Welch算法参数重估的多观察序列的最简标定形式;分析了多种HMM类型,提出了适合机械设备音频的HMM。实验在22种音频中进行,识别准确率在97%以上,证明了方法的有效性。     

隐马尔可夫模型及其最新应用与发展①

隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,已被成功应用于许多工程任务中。首先介绍了隐马尔可夫模型的基本原理,接着综述了其在人的行为分析、网络安全和信息抽取中的最新应用。最后对最近提出来的无限状态隐马尔可夫模型的原理及最新发展进行了总结。     

基于FPGA的关键词识别系统实现

随着微电子技术的高速发展,基于片上系统SOC的关键词识别系统的研究已成为当前语音处理领域的研究热点和难点。运用Xilinx公司ViterxII Pro开发板作为硬件平台,结合ISE10.1集成开发环境,完成了语音帧输出、MFCC、VQ和HMM等子模块的设计;提出了一种语音帧压缩模块架构,有效实现了语音帧信息到VQ标号序列的压缩,实现了由语音帧压缩模块和HMM模块构建的FPGA关键词识别系统。仿真实验结果表明,该系统具有较高的识别率和实时性,为关键词识别系统的FPGA硬件电路的实现研究提供了实例。     

藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型研究

根据藏语的特点,提出藏语拉萨话大词表连续语音识别声学模型,利用高层次的藏语语言知识减少模式匹配的模糊性。以音素和声韵母为声学建模单元,在HTK平台上建立上下文相关的连续隐马尔可夫声学模型,以实现藏语拉萨话特定人大词表连续语音识别。实验结果表明,在最优情况下,该模型词错误率只有7.8%。     

AdaBoost-EHMM算法及其在行为识别中的应用

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）是一种有效的时序信号建模方法,已广泛用于语音识别、文字识别等领域,近年来也被用于人的行为识别。人的行为序列是一种特殊的时序信号,每类行为往往包含若干帧关键姿势。利用行为序列的这个特点,提出了AdaBoost-EHMM（AdaBoost-Exemplar-based HMM）算法,并将该算法应用于行为识别中。利用AdaBoost的特征选择方法将行为序列中的典型样本逐个选择出来作为HMM观测概率模型的均值,之后融合多级分类器进行行为识别。实验结果证明AdaBoost-EHMM算法在保证算法收敛的同时提高了识别率。