一种简便的视角无关动作识别方法

针对日常生活中人体执行动作时存在视角变化而导致难以识别的问题,提出一种基于视角空间切分的多视角空间隐马尔可夫模型（ HMM）概率融合的视角无关动作识别算法。该方法首先按照人体相对于摄像机的旋转方向将视角空间分割为多个子空间,然后选取兴趣点视频段词袋特征与分区域的光流特征相融合,形成具有一定视角鲁棒性特征对人体运动信息进行描述,并在每个子视角空间下利用HMM建立各人体动作的模型,最终通过将多视角空间相应的动作模型似然概率加权融合,实现对未知视角动作的识别。利用多视角IXMAS动作识别数据库对该算法进行测试的实验结果表明,该算法实现简单且对未知视角下的动作具有较好识别结果。     

基于滑动窗口和动态规划的连续动作分割与识别

针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题，提出在单个动作建模的基础上，采用滑动窗口法和动态规划法结合，实现连续动作的分割与识别。首先，采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型DBN-HMM对单个动作建模；其次，运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计，实现初始分割点的检测；然后，采用动态规划对分割点位置进行优化并对单个动作进行识别。在公开动作数据库MSR Action3D上进行连续动作分割与识别测试，结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取，进而提高识别精度，能够用于连续动作识别。     

基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类

人体动作产生的辐射能量变化（Infrared radiation changes,IRC）信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,获取人体动作在主投影面和辅助投影面的IRC压缩信号;然后,采用隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）双层特征建模算法进行压缩域动作分类.实验结果表明双层特征建模的平均正确分类率高于主层特征建模,平均正确分类率可达95.71%.该方法为环境辅助生活系统提供了人体动作识别的新途径.     

上下文场景识别模型的稀疏贝叶斯判别学习方法

在机器人场景识别问题中,将连续场景的相关性通过基于隐马尔可夫模型的上下文模型进行描述.采用不同于传统的使用生成模型方法学习上下文场景识别模型的方式,首先引入稀疏贝叶斯学习机对上下文模型中图像特征的后验概率进行建模,然后通过贝叶斯原理将稀疏贝叶斯模型与隐马尔可夫模型结合,提出一种能够实现上下文场景识别模型的判别学习方法.在真实场景数据库上的实验结果表明,由该方法得到的上下文场景识别系统具有很好的场景识别能力和泛化特性.     

基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术

本文基于隐马尔可夫模型（HMM）提出了一种车牌字符识别的新方法,用二维隐马尔可夫模型（2D－HMM）方法来识别车牌中的汉字,用伪二 维隐马尔可夫模型（P2DHMM）方法来识别车牌中的英文字符及阿拉伯数字。该算法适用于不同的字符大小、字符倾斜,污损等情况,抗噪声能力强。字符识别正确率达94％以上,具有实用技术的指标。     

隐半马尔可夫模型在剩余寿命预测中的应用

剩余寿命预测是作出正确的状态维修决策的基础和前提,是设备退化状态识别的重要内容。隐马尔可夫模型（HMM）是一种具有较强模式分类能力的统计分析算法,但是它不能直接用于剩余寿命的预测,而且考虑到隐马尔可夫模型的局限性和剩余寿命预测模型的可解释性,应用隐半马尔可夫模型（HSMM）进行建模和预测。针对HSMM的训练算法极易陷人局部极值点的问题,提出了基于改进微粒群优化算法（MPSO）进行修正。实验结果证明了该方法在设备剩余寿命预测研究上的有效性和可行性。     

基于动态贝叶斯网络的语音识别及音素切分研究*

研究了一种基于动态贝叶斯网络(dynamic bayesian networks, DBN)的语音识别建模方法,利用GMTK(graphical model tool kits)工具构建音素级音频流DBN语音训练和识别模型,同时与传统的基于隐马尔可夫的语音识别结果进行比较,并给出词与音素的切分结果.实验表明,在各种信噪比测试条件下,基于DBN的语音识别结果与基于HMM的语音识别结果相当,并表现出一定的抗噪性,音素的切分结果也比较准确.     

基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于深度置信网络（DBN）的高分辨率雷达距离像（HRRP）识别方法。首先利用受限玻尔兹曼机（RBM）对HRRP数据进行逐层无监督训练,根据对比散度（CD）算法更新网络参数,通过误差重构设计DBN深度;而后利用反向传播（BP）机制对DBN模型参数进行有监督的微调;最后基于该模型实现了HRRP的分类与识别。实验结果表明,与传统神经网络相比,基于深度置信网络的识别准确率及噪声鲁棒性显著提高,识别准确率可提高8.5%。     

基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用

为实现基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的手势轨迹识别的方法。首先采用新型Kinect传感器获取图像深度信息;然后通过OpenNI的手部分析模块获得手心的位置,提取轨迹特征;最后利用隐马尔可夫模型训练有效的轨迹样本并实现轨迹的识别。实验结果证明,该方法能有效地识别手势轨迹,并可用于控制智能轮椅的运动。     

基于动态贝叶斯网络的连续语音识别框架及其Token传递模型

近年来,由于动态贝叶斯网络(DBN)相对于传统的隐马尔可夫模型(HMM)更具可解释性、可分解性以及可扩展性,基于DBN的语音识别引起学者们越来越多的关注.但是,目前关于基于DBN的语音识别的研究主要集中在孤立语音识别上,连续语音识别的框架和识别算法还远没有HMM成熟和灵活.为了解决基于DBN的连续语音识别的灵活性和可扩展性,将在基于HMM的连续语音识别中很好地解决了上述问题的Token传递模型加以修改,使之适用于DBN.在该模型基础上,为基于DBN的连续语音识别提出了一个基本框架,并在此框架下提出了一个新的独立于上层语言模型的识别算法.还介绍了作者开发的一套基于该框架的可用于连续语音识别及其他时序系统的工具包DTK.     

基于PCA算法的人脸识别

介绍了隐马尔可夫特征脸模型（HMEM）,由概率性主成分分析方法（PPCA）与离散空间马尔可夫模型法（SL-HMM）整合而成,具有PPCA和SL-HMM的双重特性。利用ORL数据库进行人脸识别实验,结果说明该模型在性能上表现出较大的优势。     

基于HMM与SVM的语音活动检测

工程机械强噪音环境下的噪声源较多,导致电话语音通话无法进行,且强噪声造成无效数据占用带宽。为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到N维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法平均提高9%,比小波支持向量机方法提高11%,在驾驶室噪音的情况下比小波SVM方法有较小幅度的提高,但其增长速度较快,且比传统的统计类算法提高9%。     

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。     

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。     

基于混合分类器的表情识别方法

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。     

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。     

基于条件随机域的上下文人类动作识别

提出一种新的基于条件随机域和隐马尔可夫模型（HMM）的人类动作识别方法——HMCRF。目前已有的动作识别方法均使用隐马尔可夫模型及其变型,这些模型一个最突出的不足就是要求观察值相互独立。条件模型很容易表示上下文相关性,且可使用动态规划做到有效且精确的推论,它的参数可以通过凸函数优化训练得到。把条件图形模型应用于动作识别之上,并通过大量的实验表明,所提出的方法在识别正确率方面明显优于一般线性结构的CRF和HMM。     

改进的HMM和小波神经网络的抗噪语音识别

通过MFFC计算出的语音特征系数,由于语音信号的动态性,帧之间有重叠,噪声的影响,使特征系数不能完全反映出语音的信息。提出一种隐马尔可夫模型（HMM）和小波神经网络（WNN）混合模型的抗噪语音识别方法。该方法对MFCC特征系数利用小波神经网络进行训练,得到新的MFCC特征系数。实验结果表明,在噪声环境下,该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性,明显改善了语音识别系统的性能。     

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

为了提升标准量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络（Depth Belief Network,DBN）模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络（LQ_DBN）应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。