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隐马尔科夫文献资料
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一种基于融合多传感器信息的手语手势识别方法
目的 针对ACC,Camera和SEMG 3种低成本传感器检测到的手势动作信息,提出1种基于关键帧和(N)模糊积分决策级融合的手势识别方法.方法 首先依据关键帧思想对手势图片固定采样后,提取不变矩( Hu Moments)、面积、质心等简单的视觉特征,其次使用NN分类器完成肌电信息手势识别,HMM分类器完成加速度和图像信息的手势识别,后采用(N)模糊积分完成3类信息匹配结果的决策级融合.结果 受试者(4名)开展201个高频手语词单人和多人实验,取得了很好的分类正确率(单人99％以上,多人98％左右).相对于我们前期的研究成果,采用本文提出的方法可使多人实验的分类准确率提高约10％,且使识别效率有很大提高.结论 本文提出的方法可有效融合多传感器捕获的互补手势动作信息,具有更好的用户鲁棒性和实时性.
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基于HMM的H7N9事件中时间信息的抽取
时间信息在突发公共卫生事件中占有非常重要的地位,抽取时间信息可以帮助决策者掌握事件发展的进程.以H7N9事件为例,抓取互联网上有关该事件的报道信息,对其时间信息进行规范化处理,并利用HMM模型对时间信息进行自动化抽取.实验结果表明,该方法具有较高的查全率和查准率.
