隱馬爾可夫模型及其應(yīng)用-文庫吧資料
2024-08-31 17:13本頁面
【正文】 訓(xùn)練和識別。(3) 學(xué)習(xí)問題。最早將HMM應(yīng)用于人臉識別的文獻是根據(jù)人臉由上至下各個區(qū)域（如頭發(fā)、額頭、眼睛、鼻子、嘴巴）具有自然不變的順序這一相似共性，即可用一個IDHMM，共同組成了.表１是基HMM人臉識別方法和其他識別方法的性能比較： HMM在人臉表情識別中的應(yīng)用HMM在人臉識別中應(yīng)用模型步驟如下：（1）評估問題：得到觀察序列和模型參數(shù)，利用前向后向算法快速計算出該模型下，觀察事件序列發(fā)生的概率. ?。?）解碼問題:利用 Viterbi算法選擇對應(yīng)的狀態(tài)序列，是S能夠合理地解釋觀察序列O。下面給出HMM模型的語音到口型的映射圖。主要是依據(jù)回車和逗號、分號等標(biāo)點和符號對頭部信息進行語義塊切分，然后在語義塊基礎(chǔ)上進行信息抽取，這樣可以有效提高抽取準(zhǔn)確率召回率。 3. HMM的應(yīng)用 HMM在語音處理中的應(yīng)用 HMM是序列數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一種重要概率模型，近幾年來已成功被應(yīng)用到許多語音處理的任務(wù)中。 總結(jié)：一般的，可以用λ=(A,B,π)三元組來簡潔的表示一個隱馬爾可夫模型。 （5） 觀測狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣 B （英文名為Confusion Matrix，直譯為混淆矩陣不太易于從字面理解）。 描述了HMM模型中各個狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。(例如OOO3等等，可觀測狀態(tài)的數(shù)目不一定要和隱含狀態(tài)的
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