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摘要:
传统的隐马尔科夫模型(HMM)的训练方法基于统计概率的最大似然准则(MLE),在训练样本数El足够大的情况下,这种方法在理论上可以得到最优的结果.在手语识别研究中,采集足够大的训练样本十分困难.区分性训练可以很好地弥补由于训练样本的缺乏以及手语模型之间的近似而造成的识别系统的缺陷.最大交互信息准则(MMIE)作为区分性训练准则的一种已经被广泛的应用于语音识别领域.文中通过合理的构建手语识别中的竞争模型和易混集,提出了MMIE准则的改进形式,并将其应用于特定人与非特定人手语识别.实验证明,使用改进的MMIE准则对识别系统性能有很大的提高.
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文献信息
篇名 手语识别中基于HMM的区分性训练方法
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 区分性训练 隐马尔科夫模型 易混集 最大交互信息
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 80-84
页数 5页 分类号 TP
字数 4630字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜峰 哈尔滨工业大学计算机学院 24 383 8.0 19.0
2 倪训博 哈尔滨工业大学计算机学院 6 38 3.0 6.0
3 王雨轩 哈尔滨工业大学计算机学院 1 7 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
区分性训练
隐马尔科夫模型
易混集
最大交互信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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