hmm 源码搜索结果, 第89页, Verysource

论文研究-语音分离与HMM相结合的语音增强方法.pdf 针对基于隐马尔科夫（HMM，Hidden Markov Model）的MAP和MMSE两种语音增强算法计算量大且前者不能处理非平稳噪声的问题，借鉴语音分离方法，提出了一种语音分离与HMM相结合的语音增强算法。该算法采用适合处理非平稳噪声的多状态多混合单元HMM，对带噪语音在语音模型和噪声模型下的混合状态进行解码，结合语音分离方法中的最大模型理论进行语音估计，避免了迭代过程和计算量特别大的公式计算， ...
论文研究-依存分析和HMM相结合的信息抽取方法.pdf 信息抽取是文本信息处理的一个重要环节，当前的信息抽取研究工作大多针对半结构化的文本。针对自由文本，提出一种依存分析和HMM相结合的文本信息抽取算法，该算法在运用依存分析对句子进行浅层句法分析的基础上制定相应规则，形成输入序列，结合HMM易于建立、适应性好、抽取精度较高的优势，实现自由文本的信息抽取。实验结果表明，新的算法在召回率、准确率和正确率指标上均有良好的性能，说明了算法的有效性，为文本信息的抽取提供了新思路。
论文研究-基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法.pdf 汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型（HMM）识别眼部状态的识别算法，首先对彩色图像进行二值化处理，然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取，为了加快特征提取的速度，这里采用FastICA算法；然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明，该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。
论文研究-基于HMM的联机手写哈萨克文字的识别研究.pdf 以基于隐马尔可夫模型和统计语言模型的研究作为基础，着重研究联机手写哈萨克文的切分技术、连体段分类和特征参数的独特提取技术。系统先将提取延迟笔划后的连体段主笔划作为HMM识别器的输入，再根据被识别的主笔划的编号和延迟笔划标记从连体段分类词典中查找，找到对应的连体段识别结果。通过去除连体段延迟笔画的方法可以有效地减少需建立的模型数目，进而提高识别速度和避免由字符切分所带来的问题。
论文研究-HMM-Cluster：面向交通量过载发现的轨迹聚类方法.pdf 随着经济的发展，城市交通拥堵问题亟待解决，交通量过载发现是解决交通拥堵问题的有效方法之一。提出一种基于HMM模型的轨迹聚类算法HMM-Cluster，可有效地发现交通量过载情况。该算法首先提取时空轨迹特征点，并采用维数约简技术减少轨迹数据量，根据参照轨迹拟合HMM模型，基于密度函数得到轨迹相似度矩阵，最后给出聚合的相似性轨迹。真实轨迹数据集上的对比实验结果表明，提出的HMM-Cluster可有效地挖掘移动对象运动模式，准确发现交通量过载情况，具有一定实用价值。
论文研究-HMM隐状态的粒子滤波估计.pdf 利用隐马氏模型解决实际问题时，其最终目的往往是隐状态估计问题。传统的Viterbi算法适用范围有限，而粒子滤波通过一组加权样本逼近状态的最优估计，适用于任意非线性、非高斯动态系统状态估计问题。利用粒子滤波的优点，提出了基于SISR的HMM隐状态估计算法，仿真结果表明，该方法比Viterbi算法有更高的估计精度。
论文研究-基于DBN-HMM的人体动作识别.pdf 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。
论文研究-一种基于HMM的维吾尔文联机手写识别的方法.pdf 在维吾尔文联机手写识别过程的训练阶段，单词被切分成字母，经过特征提取和聚类形成特征向量作为模型的输入。构造出以字符为基元的隐马尔可夫模型（HMM），将其嵌入到识别字典网络中。通过基于HMM的分类识别器，最终得到识别结果。首次将消除延迟笔画、建立有延迟笔画和无延迟笔画的字典的方法应用于维吾尔文手写识别中，取得了较高的识别率。
论文研究-基于层次HMM的运动目标分割.pdf 提出对差分图像用三层统计模型表示的思想：前景运动汽车层、背景运动汽车层和运动阴影层，并分别建立了各层的统计模型，应用HMM对运动图像序列进行模型参数估计，通过模型进行运动汽车分割。HMM利用图像序列帧之间的图像像素空间相关性和时间相关性，从而完成模型参数的识别。通过MAP算法完成模型参数具体化，不但用模型完成图像前景目标的分割，同时在分割中自然区别了背景运动目标和阴影，实现了复杂背景图像的运动汽车分割。实验结果表明方法能够有效地完成分割目的。
论文研究-Gabor小波优化HMM算法的眼部疲劳状态识别.pdf ... 情感互动容易导致学习疲劳，而学习疲劳状态往往通过眼部状态表现出来,为了对远程智能教学系统进行有效的监控，提出了一种基于Gabor小波和HMM的学习疲劳眼部状态识别算法。该算法针对网络学习者的正常学习、疲劳和疑惑三种学习状态下的眼睛张开程度有一定的区别的特点， ... 进行灰度差的处理，选择二维Gabor核函数，构造48个最优滤波器，获取48个特征值，这48个特征值生成48个特征向量，用HMM对眼部状态图像的特征向量形成的一组观测序列[O]进行眼部状态识别。实验结果表明，该算法对网络学习的疲劳度识别率达到95.68% ...

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