Advertisement

柯氏隐式半马尔可夫模型(CxHSMM)的源代码用于进行精度检验。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该代码为Matlab/Octave提供的,用于精度检验的源程序,名为Coxian隐藏式半马尔可夫模型(CxHSMM)。该项目由丁鼎(DinhPhung)、狄阳(ThiDuong)和洪北(HungBui)于2005年完成,并获得其版权。此软件包对应于Duong等人在第二届智能传感器、传感器网络和信息处理国际会议上所提出的Coxian隐藏式半马尔可夫模型(CxHSMM),该模型利用隐式半马尔可夫模型对智能环境中活动进行有效的持续时间建模。会议于2005年12月5日至6日在墨尔本举行。此外,Duong等人在《人工智能(AIJ)》第173卷第7-8期中发表了题为“人类活动识别的有效持续时间和层次建模”的文章,其中探讨了更高级的持续时间建模方法。相关研究包括Phung等人提出的关于使用分层隐马尔可夫和半马尔可夫模型进行主题转换检测的论文,该论文发表于ACM-MM会议,并在新加坡举行。该代码也常被用于作为基线进行比较分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Matlab-CxHSMM: (CxHSMM)
    优质
    本项目提供柯氏隐式半马尔可夫模型(CxHSMM)的MATLAB实现,用于评估和验证该算法在模式识别与时间序列分析中的精度。 Matlab精度检验代码CxHSMM-Coxian隐藏式半马尔可夫模型(柯氏隐式半马尔可夫模型)[Matlab/Octave]的源代码2005年版本:由丁鼎、狄阳和洪北版权所有。该软件包实现了以下论文中描述的Coxian隐藏式半马尔可夫模型(CxHSMM): Duong, T., Phung, D., Bui, H. 和 Venkatesh 在第二届智能传感器、传感器网络和信息处理国际会议上的研究,采用隐式半马尔可夫模型对智能环境中的活动识别进行有效的Coxian持续时间建模。该会议于2005年12月5日至6日在墨尔本举行。 Duong, T., Phung, D., Bui, H. 和 Venkatesh 在《人工智能》期刊(AIJ),第 173 卷,第 7-8 期,发表的文章中讨论了人类活动识别的有效持续时间和层次建模研究。文章编号为830-856。 其他相关论文包括:Phung, D., Duong, T., Bui, H. 和 Venkatesh 的关于使用ACM Int中的分层隐马尔可夫和半马尔可夫模型进行主题转换检测的研究,该研究在多媒体会议(ACM-MM)上发表。
  • (HMM)-
    优质
    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述一个系统在不同状态间转移的过程,其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设,即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。 隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型,用于描述一个系统在不同时间点的状态序列,并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时,每个状态下会生成某种观察值,但这种输出并不是唯一确定的,而是基于一定的概率分布。 隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题,如命名实体识别;也可以用于时间序列预测等任务中。
  • Matlab
    优质
    本项目提供了一系列用于处理和分析序列数据的隐马尔可夫模型(HMM)的Matlab实现代码,适用于模式识别、语音识别等领域。 这段源码是我自己实践过的,确保可用,并且包含多个例子供学习参考。使用的是MATLAB,物有所值。
  • Matlab中
    优质
    这段简介是关于在MATLAB环境下实现的隐马尔可夫模型(HMM)源代码。文件包含了HMM的基本操作和应用示例,适合初学者学习使用。 隐马尔可夫模型的源代码可以用MATLAB编写。这段文字中并没有包含任何具体的联系信息或网址链接,因此无需进行额外处理以去除这些内容。如果需要获取相关的实现示例或者进一步的信息,可以通过搜索学术论文、开源项目或者其他在线资源来查找合适的材料和教程。
  • MATLAB中
    优质
    本资源提供一套用于MATLAB环境下的隐马尔可夫模型(HMM)实现的完整源代码,包括模型训练、解码及评估等功能。适合科研与工程应用学习参考。 隐马尔可夫模型的源代码用MATLAB编写,对于学习马尔科夫模型的同学来说非常有用。
  • 人脸识别
    优质
    本研究探讨了利用隐马尔可夫模型(HMM)在人脸识别领域的应用,通过建模人脸图像序列的概率分布,实现高效且准确的人脸识别。 本程序利用OpenCV实现了基于隐马尔科夫模型的人脸识别,代码简洁明了。
  • 参数估计与
    优质
    本文探讨了隐马尔可夫模型(HMM)中的关键问题——参数估计,并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法,为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括: 1. 状态总数 N; 2. 每个状态对应的观测事件数 M; 3. 状态转移矩阵; 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布; 5. 起始状态。
  • MATLAB实例
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的隐马尔可夫模型(HMM)示例代码,涵盖基本概念、参数学习及状态解码等内容。适合初学者研究与实践。 关于MATLAB隐马尔可夫模型的示例代码对学习马尔科夫模型的同学非常有帮助。
  • Python中HMM
    优质
    本简介提供了一个关于在Python编程语言中实现和应用HMM(隐马尔可夫模型)的具体代码示例。这段代码帮助用户理解如何通过Python库来构建、训练及评估基于HMM的统计模型,适用于语音识别、自然语言处理等领域。 HMM 隐马尔可夫模型的 Python 代码实现包括训练、测试以及相关调用部分,主要用于自然语言处理中的实体标注示例。
  • PPT
    优质
    本PPT旨在深入浅出地介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学原理及其应用实例,适合初学者快速掌握该理论框架。 此PPT由专业人员编写,内容条理清晰,重点突出,并结合了简单易懂的实例,深入浅出地介绍了隐马尔可夫模型。