计算机测量与控制
計算機測量與控製
계산궤측량여공제
COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL
2011年
8期
2004-2006
,共3页
步态识别%隐马尔可夫模型%k-均值聚类%溢出
步態識彆%隱馬爾可伕模型%k-均值聚類%溢齣
보태식별%은마이가부모형%k-균치취류%일출
提出了基于高斯混合输出的连续隐马尔可夫模型的步态识别方法.首先,利用k-均值聚类法对步态序列建立初始的高斯混合模型,然后采用Baum- Welch算法对初始连续隐马尔可夫模型参数不断训练求精,在训练过程中对所存在的问题做适当的改进,解决了算法的溢出问题,最后用最前向算法进行识别；利用CASIA数据库对该算法进行验证,取得了较高的识别率,并对视角变化有一定的鲁棒性.
提齣瞭基于高斯混閤輸齣的連續隱馬爾可伕模型的步態識彆方法.首先,利用k-均值聚類法對步態序列建立初始的高斯混閤模型,然後採用Baum- Welch算法對初始連續隱馬爾可伕模型參數不斷訓練求精,在訓練過程中對所存在的問題做適噹的改進,解決瞭算法的溢齣問題,最後用最前嚮算法進行識彆；利用CASIA數據庫對該算法進行驗證,取得瞭較高的識彆率,併對視角變化有一定的魯棒性.
제출료기우고사혼합수출적련속은마이가부모형적보태식별방법.수선,이용k-균치취류법대보태서렬건립초시적고사혼합모형,연후채용Baum- Welch산법대초시련속은마이가부모형삼수불단훈련구정,재훈련과정중대소존재적문제주괄당적개진,해결료산법적일출문제,최후용최전향산법진행식별；이용CASIA수거고대해산법진행험증,취득료교고적식별솔,병대시각변화유일정적로봉성.
