基于B参数的改进HMM动态手势识别算法

• 作者: 姚圆圆 张毅 罗元
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 动态手势识别 人机交互 隐马尔可夫模型 支持向量机(SVM)算法 B 参数
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器学习、算法与系统仿真
• 页码范围: 416-419
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1099

摘要

针对目前动态手势识别中隐马尔可夫模型（HMM）在训练 B 参数的过程中，训练过程复杂、易陷入局部最优解的不足，提出了一种基于 B 参数的改进 HMM 动态手势识别算法．该算法在计算 HMM 观测状态转移概率的过程中，引入了支持向量机（SVM）改进算法，利用 SVM 的强分类能力将其输出通过 Sigmoid 函数转换为概率，并作为 HMM 中各个隐状态的输出概率，优化了 HMM 的 B 参数，从而改进了 HMM 算法的性能，提高了系统的识别率．实验结果证明：该方法能够准确地识别出动态手势轨迹，平均识别率由86．1％提高到97．4％，并且对光照和复杂背景均具有较强的鲁棒性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	281	2390	21.0	36.0
3	姚圆圆	重庆邮电大学国家信息无障碍工程研发中心	2	31	2.0	2.0