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隐马尔可夫模型(HMM)是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,具有建模简单、数据计算量小、运行速度快、识别率高等特点,近几年来已经被成功应用到许多工程任务中。文章介绍了隐马尔可夫模型,并对HMM及其改进的HMM在语音处理技术、人脸识别和人脸表情识别中的应用进行了叙述。
隐马尔可夫模型(HMM)及其应用
【摘 要】
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隐马尔可夫模型(HMM)是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,具有建模简单、数据计算量小、运行速度快、识别率高等特点,近几年来已经被成功应用到许多工程任务中。文
【机 构】
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湖南科技学院教育科学系,五邑大学信息学院
【出 处】
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湖南科技学院学报
【发表日期】
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2009年04期
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(07010869);北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放课题基金项目(0505);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A0703)
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