导读:本文包含了隐含马尔可夫模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:马尔,模型,可夫,子波,过程,孔径,灰度。
隐含马尔可夫模型论文文献综述
闫龙[1]（2013）在《基于隐含马尔可夫模型的计算机唇读算法研究》一文中研究指出计算机唇读是指计算机系统通过分析说话者的唇部图像推断其说话内容，该技术在语音识别人机交互聋哑人辅助等领域有着诱人的应用前景计算机唇读技术主要包括唇部定位唇动特征提取唇动识别叁个方面本文针对这几个方面进行了研究：本文建立了一个包含3位说话者6种指令语句共180条语料的计算机唇读数据库建库的过程分为音视频语料录制裁剪解析叁步最后一步，为了得到音视频语料中的图像序列，本文开发了基于微软DirectShow的视频帧捕获存储软件本文研究了利用模板匹配进行唇部定位的方法基于对面部灰度稳定分布的认识，本文构建了一种人脸灰度模板该模板在结构上左右对称，由13个子区域组成，子区域大小符合面部器官比例，子区域间的灰度关系反映面部器官亮度状况定位时，模板滑动检测，直至匹配到人脸图像，即可根据模板结构划分嘴唇区域实验证明该方法稳定有效本文提出了基于关键点检测的口型特征提取方法两个嘴角点两个上嘴唇尖点一个上嘴唇外沿中点一个下嘴唇外沿中点被选为关键点算法先使用邻域灰度最小像素搜索法检测嘴角，然后在混合梯度场中利用跳跃Snake方法定位上嘴点，最后定位下嘴唇点以检测到的嘴唇关键点为依据即可获得高度宽度面积等口型参数实验证明该方法能够提取到准确的口型特征本文实现了基于隐含马尔可夫模型的唇动识别和语意推断，提出了将单个字的隐含马尔可夫模型和二元语句网络相融合进行句子级唇语识别的方法在融合而成的语句网络隐含马尔可夫模型中，Viterbi算法被用来进行语意解析相对于传统的孤立识别方法，本文提出的融合识别方法可以重复利用单字模型构造不同的语句模型，大大减少前者在大词量情况下的模型训练量(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2013-12-01）
杨显锋,尹亚光,袁敏[2]（2007）在《基于隐含马尔可夫模型网络的视频识别方法》一文中研究指出提出用隐含马尔可夫模型网络(Hidden Markov Model Networks)描述和识别短视频序列(如广告视频)。实验结果表明,该方法不仅对转码产生的图像质量鲁棒性好,而且可以很好识别截短的视频序列。(本文来源于《电视技术》期刊2007年10期）
吴永建,袁德成,郭金玉[3]（2004）在《基于隐含马尔可夫模型的过程监视方法在TE过程中的应用》一文中研究指出研究一类基于知识的过程监视方法,该方法分3步:首先是知识表达(数据预处理和符号化);第2步是隐含马尔可夫模型(HMM)的建立;第3步是基于模式识别的过程监视,最后结合TE典型过程的扰动监视问题.通过仿真验证了基于HMM的故障诊断方法的有效性.(本文来源于《沈阳化工学院学报》期刊2004年02期）
张志明,王越,陶然,周思永[4]（2001）在《基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制(英文)》一文中研究指出为了抑制合成孔径雷达成像中的“斑点效应” ,提出了一种新颖的基于子波域隐含马尔可夫树的信号处理方法 .首先对图像进行对数变换 ,转换噪声的统计特性 ,然后在子波域建立隐含马尔可夫树模型 .根据此模型 ,进行最大似然估计 ,恢复图像并抑制斑点噪声 .实例显示 ,该方法在平滑斑点噪声的同时又保留了边缘信息 ,使得处理后的图像比较自然 .(本文来源于《Journal of Beijing Institute of Technology(English Edition)》期刊2001年01期）
何强,毛士艺,张有为[5]（2000）在《多观察序列连续隐含马尔柯夫模型的无溢出参数重估》一文中研究指出在语音识别系统的HMM模型训练阶段 ,由于Baum Welch算法中前向概率和后向概率包含大量连乘项 ,计算结果数值会越来越小 ,以致产生溢出 .在单观察序列情况下采用定标技术可以妥善地解决溢出问题 .在多观察序列情况下 ,则会引入各序列对HMM的输出概率作为修正系数 ,其数值很小 ,溢出问题仍存在 .本文分析了溢出问题产生的原因 ,针对多观察序列的情况 ,将优化目标函数由输出概率的连乘改为对数累加和形式 ,推导出一套改进的Baum Welch算法。该算法降低了HMM参数重估算法的计算复杂度 ,提高了稳定性 ,避免了溢出问题(本文来源于《电子学报》期刊2000年10期）
文静[6]（1991）在《一种采用隐含的马尔可夫模型研究心律不齐的方法》一文中研究指出本文阐述了一种以隐含的马尔可夫模型(Hidden Markov Modelong-HMM)为基础来研究ECG心律不齐的新方法。■七十年代中叶以来,该方法成功地被运用于自动语言识别的模拟语言波形。通过检测与分析QRS复波和确定R—R期间来对(本文来源于《国外医学.生物医学工程分册》期刊1991年04期）
隐含马尔可夫模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出用隐含马尔可夫模型网络(Hidden Markov Model Networks)描述和识别短视频序列(如广告视频)。实验结果表明,该方法不仅对转码产生的图像质量鲁棒性好,而且可以很好识别截短的视频序列。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
隐含马尔可夫模型论文参考文献
[1].闫龙.基于隐含马尔可夫模型的计算机唇读算法研究[D].哈尔滨工业大学.2013
[2].杨显锋,尹亚光,袁敏.基于隐含马尔可夫模型网络的视频识别方法[J].电视技术.2007
[3].吴永建,袁德成,郭金玉.基于隐含马尔可夫模型的过程监视方法在TE过程中的应用[J].沈阳化工学院学报.2004
[4].张志明,王越,陶然,周思永.基于子波域隐含马尔可夫模型的SAR图像斑点抑制(英文)[J].JournalofBeijingInstituteofTechnology(EnglishEdition).2001
[5].何强,毛士艺,张有为.多观察序列连续隐含马尔柯夫模型的无溢出参数重估[J].电子学报.2000
[6].文静.一种采用隐含的马尔可夫模型研究心律不齐的方法[J].国外医学.生物医学工程分册.1991
论文知识图
