基于傅里叶-隐马尔科夫模型的人体行为识别

研究人行为识别的正确性,针对提高对人体行为序列图像进行识别的能力,隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计分析模型,具有时序模式分析能力.为了增加图像信息的有效性,提出了一种傅里叶与隐马尔科夫模型相结合的方法人体行为识别方法.通过获得各种人体行为的二值图像序列,对待识别的序列图像提取具有旋转、平移和尺度不变性的傅立叶特征,采用了一种基于中心距的傅里叶描述子,利用改进的隐马尔科夫模型对提取的特征向量进行分类,得到人体行为的识别结果.试验结果表明,系统的识别率与HMM的状态数和观察值数有关,方法是有效且可行的,设计适当的HMM分类器能使系统的识别率达到90%以上,实际应用效果满足要求.     

基于隐马尔科夫模型的基因识别系统设计与实现

随着基因组研究的发展,利用机器学习方法进行基因识别被广泛使用,这些方法包括神经网络算法、基于规则的方法、决策树、概率推理等。文章描述了一种基于隐马尔科夫模型的基因识别系统,介绍了EM训练算法和Viterbi序列分析算法,该系统运用Burset&Guigo的公共数据集进行测试,核苷识别的Sn和Sp两个参数分别可以达到68%和88%,外显子识别的Sn和Sp参数达到60%和63%。     

基于伪二维隐马尔科夫模型的图像符号识别算法

以伪二维隐马尔科夫模型(Pseudo two-dimensional hidden Markov model P2DHMM)为基础,通过构建参考图像与测试图像匹配模型,采用计算距离和方格表达变化过程,解决了两个技术问题:图像特征参量的构建;图像符号识别的二维非线性变形P2DHMM模型构建。介绍了图像符号识别的P2DHMM构建与初步应用。     

基于隐马尔科夫模型的人脸识别

对于人脸识别系统来说,人脸图像的特征提取和匹配是决定人脸识别系统性能的关键所在。文中提出基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法。首先,根据人脸的特点建立马尔科夫模型,然后对图像进行预处理,再利用采样窗对人脸图像进行采样并进行离散余弦变换,提取变换后的系数作为观察向量。最后对人脸图像进行HMM训练,训练结束后即建立了一个人的HMM。基于DCT系数的二维隐马尔科夫模型由于充分利用了人脸图像的二维统计特性,具有较高的识别率。实验结果证明此方法在准确性方面具有良好的性能。     

基于差分特征和高斯混合模型的湖南方言识别

语音的韵律是区分汉语方言的重要语音声学特征,而语音的差分特征是语音韵律的重要体现。采用差分特征ΔMFCC和ΔΔMFCC作为特征参数,用高斯混合模型（GMM）作为训练模型,通过计算测试样本的似然概率来识别方言的类型。用该方法对长沙方言、邵阳方言、衡阳方言和普通话进行了识别研究,并与采用MFCC作为特征参数的识别效果进行了比较。实验结果表明差分特征具有识别率高、抗噪声性能更好等优点。     

基于高斯混合模型的乐器识别方法

传统的乐器识别方法采用的是树型分类方法,这种方法分类过程比较繁琐。而且精度不高。该文把话者识别的方法应用到乐器识别之中,采用模式识别的方法实现对乐器的识别。采用MFCC系数和它的一阶导数作为音品的声学特征,分别对6种管弦乐器建立高斯混合模型。在识别过程中,首先假设各乐器的先验概率相同。根据高斯混合模型得出的后验概率确定待识别乐器所属的种类。实验表明这种识别方法十分有效,取得了较高的识别精度。     

基于隐马尔可夫模型和高斯混合模型结合的声音转换方法

针对隐马尔可夫模型较强的语音信号表征能力和高斯混合模型良好的声音转换效果,提出了一种了隐马尔可夫模型和高斯混合模型相结合转换线谱频率的方法,给出了理论推导和算法流程,并利用高斯建模实现了韵律特征的转换.利用所述算法对录制的两段语音进行了仿真实验,转换语音有较好的自然度和清晰度,ABX测试结果显示,文中算法得到的语音在听觉上有90.2%的概率更接近目标说话人语音.     

基于高斯混合模型的语音性别识别

利用高斯混合模型(GMM)方法进行语音的性别识别.首先概述了特征提取、识别方法及性别识别的过程;然后通过减少提取特征的语音帧数和降低高斯混合模型的混合阶数来提高性别识别速度;最后,将由Mel频率倒谱参数(MFCC)特征和基音频率特征两种方法得到的测试样本后验概率结合,提出新的计算测试样本后验概率的方法.实验表明依据此后验概率能有效提高识别的正确率.     

隐马尔科夫模型及其在面像识别中的应用

本文介绍了隐与尔科夫模型、面像识别技术,提出了基于HMM的面像识别方法,评估了基于HMM的面像识别软件,并指出了HMM在面像识别中的实用性。     

基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法

提出了一种基于混合高斯隐马尔可夫模型的带式输送机堆煤时刻预测方法。该方法根据传感器采集的带式输送机功率时序数据建立带式输送机运行状态的混合高斯隐马尔可夫模型,基于该模型采用基于图的状态序列遍历算法和基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法对带式输送机堆煤时刻进行预测:基于图的状态序列遍历算法通过寻找当前状态到堆煤状态的通路确定剩余时间;基于切普曼-柯尔莫哥罗夫方程的概率转移算法通过粒子群优化算法及切普曼-柯尔莫哥罗夫方程交叉验证来获取训练样本上失败状态的概率阈值,并计算当前的状态迁移到超过失败状态概率阈值的转移次数来确定剩余时间。基于煤矿生产实际数据集的实验验证了该方法可有效预测带式输送机的堆煤发生时刻。     

基于ICA与HMM的表情识别

独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种盲源分离的有效方法,为了进一步有效提取表情图像中隐藏的信息和提高表情识别率,可将它应用于人脸表情识别。由于脸部表情为人类情感、认知过程的研究提供了极为重要的测量依据,因此表情特征的提取和特征序列所代表的表情状态是表情识别过程中的重要步骤。为了更好地进行表情和情感的分类,提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别表情的情感分类系统,该系统首先利用ICA算法进行表情特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用了FastICA算法;然后通过7个训练好的HMM进行表情识别。实验结果显示,该系统使人脸表情识别的整体效果有了提高,取得了令人满意的效果,可以用来识别人脸表情。     

基于混合因子分析的隐马尔可夫模型

经典隐马尔可夫模型用于语音识别存在的两个主要缺陷是“离散状态假设”和“独立分布假设”。前者忽略了语音信号的非平稳性,后者忽略了语音信号的相关性。文章将混合因子分析方法用于语音建模,提出了基于混合因子分析的隐马尔可夫模型框架,并用动态贝叶斯网络形象地表示。该模型框架不仅从理论上解决了上述问题,而且给出许多语音建模的选择。目前广泛使用的统计声学模型均可视为该模型的特例。     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别

针对从多帧步态中更有效提取步态特征的问题,提出了一种基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别算 法．首先采用背景减除方法提取出人体的侧影轮廓,通过分析轮廓宽度向量的自相关性计算出步态的周期,并得到 平均步态能量图．接着利用二维离散余弦变换获得平均步态能量图的空间特征信息,然后把能量图的观测块转化为 观测向量实现了步态识别．最后运用最近邻法在两个不同的数据库上进行算法验证,实验结果表明该算法具有较好 的识别性能．     

基于Gabor小波和HMM的人像鉴别算法

探讨了利用Gabor小波和隐马尔可夫模型（HMM）进行人脸识别的方法,首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换;然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用独立元分析法对每个结点进行去相关和降维;最后形成特征结,把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并将优化的模型参数用于人脸识别,ORL人脸库的实验结果表明,该方法识别率高,工程上易于应用。     

GBS业务流量的隐马尔可夫模型

简单介绍了GBS(全球广播业务)系统, 对其承载的业务进行分析, 提出了基于隐马尔可夫模型的业务流量建模方法. 在Qualnet中搭建了GBS仿真场景, 生成并测量了业务流量. 并在Matlab中实现了对GBS系统中四种业务流量的建模. 结果表明, 该模型只选用数据包大小和数据包间隔等受加密技术影响不大的流量特征进行建模, 更能真实地反映GBS系统的业务流量特征. 采用离散型的随机变量, 降低了建模的计算复杂度, 减少了建模时间, 提高了实时性.     

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。     

Modeling Default Data Via an Interactive Hidden Markov Model

In this paper, we first introduce the use of an interactive hidden Markov model (IHMM) for modeling and analyzing default data in a sector. Under the IHMM, transitions of the hidden risk states of the sector depend on the observed number of bonds in the sector that default in the current time period. This incorporates the feedback effect of the number of defaults on the transitions of the hidden risk states. This feature seems to be more realistic and does not enjoy by the traditional HMMs. We then develop a “dynamic” version of the binomial expansion technique (BET) modulated by the IHMM for modeling the occurrence of defaults of bonds issued by firms in the same sector. Under the BET modulated by the IHMM, the number of bonds defaulting in each time period follows a Markov-modulated binomial distribution with the probability of defaulting of each bond depending on the states of the IHMM, which represent the hidden risk states of the sector. Efficient method will be presented for estimating the model parameters in the BET modulated by the IHMM. We shall compare the hidden risk state process extracted from the IHMM-modulated BET with that extracted from the BET modulated by HMM in order to illustrate the significance of the feedback effect using real data. We shall also present the estimation results for the BET modulated by the IHMM and compare them with those for the BET modulated by the HMM.     

计算机系统入侵检测的隐马尔可夫模型

入侵检测技术作为计算机安全技术的一个重要组成部分，现在受到越来越广泛的关注，首先建立了一个计算机系统运行状况的隐马尔可夫模型（HMM），然后在此模型的基础上提出了一个用于计算机系统实时异常检测的算法，以及该模型的训练算法。这个算法的优点是准确率高，算法简单，占用的存储空间很小，适合用于在计算机系统上进行实时检测。     

基于Java的隐马尔可夫模型框架的实现

隐马尔可夫模型是一种十分重要的统计学方法.该文提出了一种用Java语言作为程序设计语言的方法来实现隐马尔可夫模型的框 架,按照这一框架实现的隐马尔可夫模型具有很好的重用性和继承性,并能够使自己不受未知的外部事件的影响,从而有效地保护它的数据 和方法,而且对模型进行改进以及程序上的变化也不会影响它的外部应用程序的使用。