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恶意行为检测是通过观察分析智能体一系列行为过程中的动作和行为识别其行为目的的方法.为了排除智能体行为的复杂性、误导性带来的影响,以隐马尔可夫为基础构造规划识别方法,综合分析多个智能体行为之间的关联关系推测行为目的性.文章提出恶意行为检测模型的整体框架,简述了复杂数据下的特征抽象方法,进而提出基于隐马尔可夫实现的规划识别... 相似文献
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利用三轴加速度传感器进行人体行为识别一直是传感器数据处理、模式识别领域的研究热点。加速度数据往往存在着多种动作数据难以区分的情况,特别是走、上楼、下楼这3个动作数据非常相似,这给正确识别这3种人体动作带来了较大的难度。提出一种基于特征增强与决策融合的行为识别方法,通过对部分特征值进行增强处理和对多个分类结果进行决策融合来识别走、上楼、下楼这些难以区分的相似动作。实验验证,所提方法可克服由于加速度数据的相似性而导致的动作识别正确率低、识别误差大的情况,有效提高人体行为识别率,且可在实际应用中实时识别人体行为动作。 相似文献
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随着人机交互手段的进步,手势识别得到了蓬勃的发展。基于微传感器的手势采集系统由于不受空间的约束逐渐得到重视,但该类型设备计算复杂度高、数据量大并且准确性不高。针对这一问题文中提出了一种基于多加速度传感器和ZigBee网络的手势采集系统。利用位于手指和手背上的六个加速度传感器,将不同方向轴上的信息传送给接收端。接收端通过滤波取整、起始点检测、抖动判定、模型训练与模型匹配对动作者手势信息进行判决。系统利用隐马尔可夫(HMM)模型识别算法,对0~9十个手势进行判断,在20位实验者中得到了98%以上的识别率,同时由于其使用了ZigBee网络,系统移植性也得到了进一步加强,对后续手势识别研究有一定的参考价值。 相似文献
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本文针对三种重要的命名实体,即人名、地名、组织名,提出了一种隐马尔可夫模型(HMM)和最大熵模型(ME)相结合的汉语命名实体识别的方法.该方法的特点在于:使命名实体识别和词性标注两个任务一体化;融合两种统计模型进行命名实体识别,其中HMM从整体上(句子范围内)对命名实体识别进行约束,ME则在局部范围内(当前词的上下文范
范围)估计一个词串被标记为某种命名实体的概率.实验表明,这种方法能较好地识别上述三种命名实体. 相似文献
范围)估计一个词串被标记为某种命名实体的概率.实验表明,这种方法能较好地识别上述三种命名实体. 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
为解决步态识别中每个区域的步态特征要点匮乏问题,提出一种基于Haar小波及融合的隐马尔可夫模型Fused-HMMs(fused hidden Markov models)的步态识别方法。该方法首先把视频序列中的图像转换成二进制轮廓,利用Haar小波变换取得显著的步态特征要点;其次采用两个子图像来表示各个轮廓的步态特征,并通过主成分分析法减少维数;最后,利用融合HMM进行训练和测试。仿真结果表明该方法不仅可以简化步态辨识过程,而且还能够提高识别准确率。 相似文献
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提出一种新的人体行为识别特征提取方法。针对Radon变换对缩放敏感的问题,采用改进的Radon变换提取运动人体区域最小外接矩形的Radon变换特征,并采用隐马尔可夫模型进行行为识别。该方法提取特征时不再需要进行规范化处理,提高了特征的鲁棒性。实验结果表明,该方法对噪声不敏感、计算简单、识别效率高。 相似文献
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置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫(EHMM)人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率。理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的运动目标轨迹识别 * 总被引:3,自引:1,他引:3
引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对真实场景中运动目标轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数;计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别。实验结果表明,平均识别率分别达到87.76 %和94. 19%。 相似文献
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为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率,提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型(MCFM)。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入,将决策树、支持向量机以及反向传播(BP)神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算(HRWV)法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明,所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率,对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。 相似文献
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行为识别是普适计算的一个重要研究内容,通过识别用户行为,可以为用户提供智能辅助和个性化服务。随着微型低功耗传感器的发展,基于传感器技术的行为识别已经成为一个研究热点。采用UWB(Ultra-
Wideband,超宽带)传感器获取用户数据,提出一种针对用户行为识别的特征提取方法,采用朴素贝叶斯分类算法实现对行为的分类,并通过实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于连续隐马尔可夫模型的人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于连续隐马尔可夫模型的人脸图像识别方法,主要内容包括以下方面:①由于奇异值向量具有稳定性.转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用奇异值分解抽取人脸图像特征作为观察值序列;②在人脸识别中应用连续隐马尔可夫模型,采用双高斯概率密度函数训练,建立HMM模型,再利用建好的HMM模型进行识别.实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率,完全满足人脸识别系统实时性要求. 相似文献
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人体活动识别是上下文感知系统及其应用中一个具有挑战性的研究问题。目前,关于人体活动识别的研究主要使用一些基于监督学习或半监督学习的统计方法来构建识别模型。然而,考虑到识别活动类型本身具有的复杂性和多样性,当前的人体活动识别系统不能取得较好的识别效果。针对这一问题,通过智能手机的三维加速度和陀螺仪传感器信息来提取人体活动的特征向量,选择四种典型的统计学习方法(分别是K-近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯网络以及基于朴素贝叶斯网络的AdaBoost算法)分别创建人体活动的识别模型,最后通过模型决策得到最优的人体活动识别模型。实验结果表明,通过模型决策选择的识别模型对人体活动识别准确率达到92%,取得很好的识别效果。 相似文献