基于HMM的无溢出高维样本集正态归整方法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bell900818

【摘要】

：

提出一种使用卡方图对高维特征向量样本集进行正态评估,并通过平方根变换处理,使样本集更接近正态分布的方法,称为无溢出正态归整方法.该方法解决高维特征样本对隐马尔柯夫模型(HMM)输出概率的溢出问题,其可行性在 CED-WYU(1.0)及 Cohn-Kanade(CMU)表情序列库上得到验证.利用连续 HMM 进行的基于光流特征的非特定人脸表情识别实验,采用正态归整得到更好的结果.

【作者】

：

唐京海张有为

【机构】

：

北京航空航天大学电子信息工程学院,五邑大学信息学院

【出处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2008年03期

【关键词】

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隐马尔柯夫模型(HMM) 卡方图正态性表情识别

【基金项目】

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广东省自然科学基金;

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