【问题标题】:Hidden Markov Models with C++ [closed]使用 C++ 的隐马尔可夫模型 [关闭]
【发布时间】:2012-01-23 15:43:07
【问题描述】:

我最近一直在研究 C++ 中隐马尔可夫模型的实现。我想知道是否可以使用任何现有的用 C++ 编写的 HMM 库来使用 使用动作识别(使用 OpenCV)?

我要避免“重新发明轮子”!

是否可以使用Torch3Vision,即使(看起来)它被设计为 从事语音识别工作?

我的想法是,如果我们可以将特征向量转换为符号/观察值 (使用矢量量化 - Kmeans 聚类),我们可以将这些符号用于 解码、推理、参数学习(Baum-Welch 算法)。这样子 将与 OpenCV 中的 Torch3Vision 一起使用。

对此的任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】:

    标签: opencv machine-learning computer-vision hidden-markov-models


    【解决方案1】:

    您可以查看http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/Reprints/tutorial%20on%20hmm%20and%20applications.pdf,了解 HMM 背后的理论。自己实现算法并不难。

    对于基于 C 的版本,您可以查看我的实现,http://code.google.com/p/accelges/,这是我为 Google Summer of Code 项目完成的。

    【讨论】:

    • 代码很有帮助。那么,当我们使用正确的特征向量时,为手势识别编写的代码可以在计算机视觉(用于动作识别)中使用吗?
    【解决方案2】:

    还有我几天前写的这个实现。它是使用 OpenCV 的离散 HMM 类。你可以看看这里:

    https://sourceforge.net/projects/cvhmm/

    在对特征进行量化后,您可以将每个特征向量转换为一个标签,并使用标签序列来训练离散 HMM。

    【讨论】:

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