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1.
一个新颖的轮廓线跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。 相似文献
2.
3.
We propose a model structure with a double-layer hidden Markov model (HMM) to recognise driving intention and predict driving behaviour. The upper-layer multi-dimensional discrete HMM (MDHMM) in the double-layer HMM represents driving intention in a combined working case, constructed according to the driving behaviours in certain single working cases in the lower-layer multi-dimensional Gaussian HMM (MGHMM). The driving behaviours are recognised by manoeuvring the signals of the driver and vehicle state information, and the recognised results are sent to the upper-layer HMM to recognise driving intentions. Also, driving behaviours in the near future are predicted using the likelihood-maximum method. A real-time driving simulator test on the combined working cases showed that the double-layer HMM can recognise driving intention and predict driving behaviour accurately and efficiently. As a result, the model provides the basis for pre-warning and intervention of danger and improving comfort performance. 相似文献
4.
对嵌入式语音识别系统所涉及的硬件、外围接口电路作了分析比较,重点分析了S3C2410和存储模块;对嵌入式操作系统Windows CE和Linux作了介绍,重点分析了Linux及其引导程序BootLoader;对嵌入式系统识别算法的选取作了分析研究。 相似文献
5.
This paper presents a segment-based probabilistic approach to robustly recognize continuous sign language sentences. The recognition strategy is based on a two-layer conditional random field (CRF) model, where the lower layer processes the component channels and provides outputs to the upper layer for sign recognition. The continuously signed sentences are first segmented, and the sub-segments are labeled SIGN or ME (movement epenthesis) by a Bayesian network (BN) which fuses the outputs of independent CRF and support vector machine (SVM) classifiers. The sub-segments labeled as ME are discarded and the remaining SIGN sub-segments are merged and recognized by the two-layer CRF classifier; for this we have proposed a new algorithm based on the semi-Markov CRF decoding scheme. With eight signers, we obtained a recall rate of 95.7% and a precision of 96.6% for unseen samples from seen signers, and a recall rate of 86.6% and a precision of 89.9% for unseen signers. 相似文献
6.
基于隐马尔科夫模型的DNA序列分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
DNA序列分类是生物信息学的一项基础任务,目的是根据结构或功能的相似性预测DNA序列所属的类别。为进行有效分类,如何将序列映射到特征向量空间并最大程度地保留序列中蕴含的碱基间顺序关系是一项困难的任务。为克服现有方法容易导致因DNA序列碱基残缺而影响分类精度等问题,提出一种新的DNA序列特征表示方法。新方法首先为每条序列训练一个隐马尔科夫模型(HMM),然后将DNA序列投影到由HMM状态转移概率矩阵的特征向量构成的向量空间中。基于这种新的特征表示法,构造了一种 K-NN分类器对DNA序列进行分类。实验结果表明,新型特征表示方法可以较为完整地保留 DNA 序列中不同碱基间的关系,充分反映序列的结构信息,从而有效提高了序列的分类精度。 相似文献
7.
8.
SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种SVM BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM BiHMM算法的抽取效果优于其他方法. 相似文献
9.
10.
面向短文本的命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步:第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM(隐马尔可夫模型)以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。 相似文献