基于GA-AHMM的联机手绘图形识别技术

• 作者: 李翠芸 裴继红 龚忻
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 联机识别 手绘图形 隐马尔科夫模型
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 378-381
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.03.028

摘要

提出了一种遗传算法(genetic algorithm,GA)和自适应隐马尔科夫模型(hidden Markw model,AHMM)混合的联机手绘图形识别方法.由于隐马尔科夫模型(HMM)的训练本质上是一种梯度下降的优化方法,算法易陷入局部最优,影响了其应用.为此,采用GA训练HMM模型参数,并给出了GA和HMM的两种混合训练方式:前端GA-HMM模型和内嵌式GA-HMM模型,GA算法能随机地调整HMM模型训练的初始值,使HMM跳出局部最优,较好地克服了HMM训练容易陷入局部最优的问题.另外,采用带有反馈环节的闭环AHMM代替传统的开环前向HMM模型对手绘图形识别,改善了HMM的自适应能力,显著提高了对图形的识别率和识别速度.试验结果证明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	裴继红	深圳大学现代教育技术与信息中心	36	232	10.0	13.0
2	李翠芸	西安电子科技大学电子工程学院	21	198	9.0	13.0
3	龚忻	西安电子科技大学电子工程学院	3	21	3.0	3.0