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步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率. 相似文献
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针对隐马尔可夫模型无法融合分类结果权值的问题,文中提出加权观测隐马尔可夫模型(WOHMM),并给出模型中概率计算、参数学习、序列标注三个基本问题的解决算法.使用公开数据集对参数学习和序列标注问题进行仿真实验,结果表明,WOHMM的参数学习算法能得到更接近真实值的模型参数,序列标注算法的效果较优. 相似文献
3.
基于嵌入式隐马尔可夫模型的步态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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提出一种利用隐马尔可夫模型建立目标特征匹配库来识别图像中局部遮挡目标的新方法。该方法首先通过SIFT算法提取目标SIFT特征,然后采用隐马尔可夫模型对目标所有的SIFT特征进行训练,得到目标SIFT特征对应的模型输出概率范围,将该概率范围作为目标特征匹配库。在对图像中的目标进行识别时,利用目标特征匹配库可以把目标特征从图像所有特征中识别出来,即使目标遮挡比例为60%时,该方法仍能识别出目标。实验结果表明,新方法可以精准地识别出图像中被遮挡目标,能够很好地解决遮挡情况下的目标识别问题。与现有局部遮挡目标识别算法相比,新方法所取得的目标识别率均有所提高。 相似文献
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在人机交互过程中,理解人类的情绪是计算机和人进行交流必备的技能之一。最能表达人类情绪的就是面部表情。设计任何现实情景中的人机界面,面部表情识别是必不可少的。在本文中,我们提出了交互式计算环境中的一种新的实时面部表情识别框架。文章对这个领域的研究主要有两大贡献:第一,提出了一种新的网络结构和基于AdaBoost的嵌入式HMM的参数学习算法。第二,将这种优化的嵌入式HMM用于实时面部表情识别。本文中,嵌入式HMM把二维离散余弦变形后的系数作为观测向量,这和以前利用像素深度来构建观测向量的嵌入式HMM方法不同。因为算法同时修正了嵌入式HMM的网络结构和参数,大大提高了分类的精确度。该系统减少了训练和识别系统的复杂程度,提供了更加灵活的框架,且能应用于实时人机交互应用软件中。实验结果显示该方法是一种高效的面部表情识别方法。 相似文献
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基于MATLAB的隐马尔可夫模型识别CpG岛 总被引:1,自引:0,他引:1
随着多数生物基因组测序工作的完成,基因识别就显得尤为重要.CpG岛在基因组中有着重要的生物学意义,而识别CpG岛将有助于基因的识别.因此构建了识别DNA序列中CpG岛的隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model),并利用网上人类基因CpG岛数据库中随机选取的94条基因序列数据对该模型进行训练与检测,得到了很高的预测准确率,结果表明HMM用于CpG岛的识别是快速有效的. 相似文献
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隐马尔可夫模型初值选择是语音识别中一个至关重要的问题,通常的解决办法有两种,一是将参数的初值设置为均匀分布之值,另一种方法是采用“分段K平均法”,这两种方法可能在数收敛于局部最优解或使算法的计算量增大。为了解决以上问题,本文首先在一些特定条件下分析观察序列与HMM参数的关系,然后给出一般情况下HMM初值的估计方法。 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的运动目标轨迹识别 * 总被引:3,自引:1,他引:3
引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对真实场景中运动目标轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数;计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别。实验结果表明,平均识别率分别达到87.76 %和94. 19%。 相似文献
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一种改进的隐马尔可夫模型在语音识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的马尔可夫模型——异步隐马尔可夫模型.该模型针对噪音环境下语音识别过程中出现丢失帧的情况,通过增加新的隐藏时间标示变量Ck,估计出实际观察值对应的状态序列,实现对不规则或者不完整采样数据的建模.详细介绍了适合异步HMM的前后向算法以及用于训练的EM算法,并且对转移矩阵的计算进行了优化.最后通过实验仿真,分别使用经典HMM和异步HMM对相同的随机抽取帧的语音数据进行识别,识别结果显示在抽取帧相同情况下异步HMM比经典HMM的识别错误率低. 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的车牌自动识别技术 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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为说明人类的眉毛作为一种生物特征使用的可能性和可行性,提出了一种基于离散HMM的眉毛识别方法,并对它的识别率随观察符号个数和模型状态数的变化关系进行了初步的实验研究。实验结果表明,该方法在一个27人的小规模眉毛数据库上最高识别率可以达到92.6%。 相似文献
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基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法 总被引:4,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
利用隐马尔可夫模型(HMM)对英语文本进行词性标注,首先介绍了对Viterbi算法的改进和基于HMM模型方法训练机器的步骤,然后通过一系列对比实验,得出两个结论:二元文法模型的“性能价格比”较三元文法模型更令人满意;词性标注集的个数对词性标注的准确率有影响。最后利用上述结论进行了封闭式测试和开放式测试。 相似文献
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