基于HMM的机载UWB SAR图像中的点目标检测

UWBSAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测，点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。为满足一些UWB SAR图像中检测点目标的需求(如图像融合时的配准，通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波而识别树干杂波等)而研究了其中的点目标检测问题。通过综合运用方向依赖滤波、隐马尔可夫模型和恒虚警率检测技术，设计了一种用于机载UWB SAR图像中的点目标检测算法。     

普通话发音评估性能改进

为减少噪声环境对评估性能的影响,该文将PNCC参数引入普通话发音评估。结果表明,其评分相关性在普通话测试实录音数据库上较传统MFCC参数提高了6.6%。在此基础上,对汉语声学模型拆分方法进行了研究,提出将声母介音+韵母模型拆分方法应用到发音评估中。使用这种拆分方式的评估系统总错误率降低5.6%,专家打分相关性则提高了0.056。该文还对模型最佳状态数的选取进行讨论,并提出模型状态数混合和不同配置综合评分两种混合评分方案,在相关性上较同等条件下3状态模型分别提高了0.021和0.017。     

基于翻译规则的统计机器翻译

扩展HMM模型可以解决词语对齐结果与句法约束冲突,从而更好地进行词语对齐。在短语对齐基础上利 用目标语言的短语结构树抽取翻译规则。采用扩展CYK算法CYKA+作为系统的解码器,该算法可以处理非乔姆 斯基范式的翻译规则;采用两轮解码算法在解码过程中整合语言模型。实验表明,与传统词语对齐模型相比,改进的 HMM词语对齐模型具有更高的对齐准确率,并且翻译结果的BLEU评测得分更高。采用翻译规则的系统在不同数 据集上具有更稳定的翻译结果。两轮解码算法与立方剪枝算法具有相近的解码质量,但前者解码速度更快。     

轴承故障音频诊断系统设计与开发

轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低廉等优势.因此,将基于音频信号的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模方法引入到轴承故障诊断研究,以PC机为平台,在Visual C 7.0环境下设计开发了一套功能完善、操作方便、界面友好的轴承音频故障诊断系统.主要介绍了诊断系统的体系结构,HMM方法建模的步骤和故障诊断过程中的具体应用操作.多次实验结果表明,效果良好.     

对经典隐马尔可夫模型的经验性改进

文章分析了经典隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）齐次假设的理论缺陷,以及两种非齐次HMM。语音识别对比实验表明,经验性的惩罚概率法是稳健的、且更有效的补偿方法。实验结果还指出在最优惩罚概率下,经典HMM达到了与非齐次的基于段长分布的HMM（Duration Distribution Based HMM,DDBHMM）几乎相同的识别率,证明了齐次假设并不影响经典HMM在实用中的重要性。文章提出了一种改进Baum－Welch重估算法的初值的经验方法,用于HMM参数的估计,在汉语连续语音识别实验中一致性地降低了音节误识率。     

A model-based hand gesture recognition system

This paper introduces a model-based hand gesture recognition system, which consists of three phases: feature extraction, training, and recognition. In the feature extraction phase, a hybrid technique combines the spatial (edge) and the temporal (motion) information of each frame to extract the feature images. Then, in the training phase, we use the principal component analysis (PCA) to characterize spatial shape variations and the hidden Markov models (HMM) to describe the temporal shape variations. A modified Hausdorff distance measurement is also applied to measure the similarity between the feature images and the pre-stored PCA models. The similarity measures are referred to as the possible observations for each frame. Finally, in recognition phase, with the pre-trained PCA models and HMM, we can generate the observation patterns from the input sequences, and then apply the Viterbi algorithm to identify the gesture. In the experiments, we prove that our method can recognize 18 different continuous gestures effectively. Received: 19 May 1999 / Accepted: 4 September 2000     

基于HMM的人工心理建模方法研究*

提出一种基于HMM的人工情感模型。该模型将人类的情感过程视为两层随机过程,通过调整模型的初始参数,能够构建具有不同性格特征的心理模型;同时它作为情感引擎,能以概率的形式预测情感过程的最终结果。系统运行结果表明由该模型产生的情感反应真实、自然。     

基于决策树的藏语拉萨话三音子模型

对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性.选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典.讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集.建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案.     

非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

基于隐马尔可夫模型的电子商务网站结构优化*

针对电子商务网站中部分商品页面不处于用户预期位置,导致用户访问代价较大的情况,提出一种使用隐马尔可夫模型对网站结构进行优化建模的方法。首先建立一个隐马尔可夫模型用于模拟用户带有目的(表现为某种目标商品)的访问过程,再使用该模型挖掘出用户隐藏在访问序列中的目的,最后通过新增超链接实现网站结构优化。实验证明用该方法解决网站结构优化问题具备一定的可行性和有效性。