基于耦合HMM的多传感异步信息融合分类策略

• 作者: 何俊 刘继忠 张华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异步信息融合 耦合隐马尔可夫模型 双流隐马尔可夫模型 多传感
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2836-2838,2873
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.009

摘要

针对多传感异步信息融合分类问题,提出了一种新颖的基于耦合隐马尔可夫模型(CHMM)结构的中期融合分类策略,该策略既考虑到了多传感信息在时间上的相关性,又解决了信息流之间的异步问题;其次,通过限制信息流的状态数量和限制信息流之间的异步程度,简化了模型结构;此外,为解决CHMM的算法实现问题,提出了一种CHMM与双流HMM的等效变换方法,从而利用经典的HMM算法解决了CHMM的模型实现.最后在唇读语音双模态数据库上的实验证明,该异步信息融合策略实现了比早期同步融合更理想的识别结果,证明了该信息融合策略在异步信息融合分类上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	南昌大学江西省机器人焊接重点实验室	348	2909	25.0	35.0
2	刘继忠	南昌大学江西省机器人焊接重点实验室	56	378	10.0	15.0
3	何俊	南昌大学江西省机器人焊接重点实验室	15	232	7.0	15.0