基于隱馬爾可夫模型的動態(tài)紋理分類.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩74頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、動態(tài)紋理是復雜動態(tài)物體的視頻序列,展現(xiàn)出在時間域上的某些穩(wěn)定性質,可以為各式各樣的視頻處理任務提供至關重要的視覺線索。而動態(tài)紋理分類是就是利用動態(tài)紋理屬性識別出區(qū)域或者對象的類型,它是動態(tài)紋理分析中一項非常重要的環(huán)節(jié)。盡管對這方面的探索已經做出了很多努力,但是動態(tài)紋理分類仍然是一個有趣且充滿挑戰(zhàn)性的研究領域。
  傳統(tǒng)研究方法中,動態(tài)紋理常被認為是線性動態(tài)系統(tǒng)的輸出。雖然這類方法可以結合動態(tài)紋理的運動和外觀屬性,但是線性動態(tài)系統(tǒng)中

2、的狀態(tài)變量和觀測變量都是連續(xù)的并且服從高斯分布,這與動態(tài)紋理的實際表現(xiàn)不符。隱馬爾可夫模型與線性動態(tài)系統(tǒng)有著完全相同的結構,然而模型中狀態(tài)變量是離散的,且觀測變量可以服從任意分布,更適合進行動態(tài)紋理描述。所以,本文的主要工作內容如下:
  1.將經典隱馬爾可夫模型理論的比例因子方法推廣到高階隱馬爾可夫模型,重點解決高階模型在參數(shù)重估過程中的數(shù)值下溢問題。同時簡單討論了模型解碼問題,根據一階和三階 Viterbi算法理論給出了一般意

3、義上的適用于高階隱馬爾可夫模型的Viterbi算法。
  2.提出一種基于極大似然準則的動態(tài)紋理分類方案。首先將動態(tài)紋理視頻中像素強度序列用隱馬爾可夫模型來建模,其中動態(tài)紋理的外觀信息由觀測變量編碼,隨著時間變動的動態(tài)屬性由隱狀態(tài)來表示。該模型依據的原理是擁有任意激發(fā)概率分布的觀測值和高階隱馬爾可夫模型中隱狀態(tài)的高階依懶性可以產生對動態(tài)紋理更好的表示。然后利用極大似然分類準則判斷待分類樣本的所屬類別,通過與基于線性動態(tài)系統(tǒng)的方法作

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論