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一种改进的HMM训练算法及其在面部表情识别中的应用 被引量:1
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作者 杨国亮 王志良 +2 位作者 刘冀伟 陈锋军 王国江 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期200-204,共5页
本文讨论了最大模型距离准则,对原有最大模型距离准则函数做了合理的修正,并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式,使得训练后的HMM具有更好的鉴别能力。把这种改进的HMM训练算法应用于面部表情识别,利用本文给出的... 本文讨论了最大模型距离准则,对原有最大模型距离准则函数做了合理的修正,并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式,使得训练后的HMM具有更好的鉴别能力。把这种改进的HMM训练算法应用于面部表情识别,利用本文给出的改进光流算法提取面部表情特征向量序列,构建了基于改进的HMM算法和BP神经网络的面部表情混合分类器,通过实验表明识别率得到有效提高。 展开更多
关键词 最大模型距离准则 隐马尔可夫模型 光流 面部表情识别
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