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Matlabでの画像処理は初めてですが、MatlabStatisticalツールボックスでHMMを使用した文字認識に取り組んでいます。

入力画像の幅：400、高さ：100があり、画像はバイナリ画像です。各入力画像を10個の水平ブロックに分割しました。各ブロックで、画像の濃度を計算します。したがって、各画像で10個の特徴ベクトルを取得できます。

Fが画像の特徴ベクトルであると仮定します

F = [26 55 74123186260258 75 43 21]

私の質問は、特徴ベクトルをhmmシーケンスに変換して、hmmtrainコマンドを使用して使用できるようにする方法です。私の場合の放出マトリックスは何ですか？

この質問をする前に、私はOmidSakhiによる同様の例を見ました。しかし、私はまだ理解していません。

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ヤマトらによるこの論文「隠れマルコフモデルを用いた時系列画像における人間の行動の認識」をお勧めします。この作業では、k-meansアルゴリズムを使用してベクトル量子化を実行し、特徴ベクトルをシンボルに変換します。これは、あなたの問題に似ていると思います。

したがって、基本的には、特徴ベクトルをクラスター化し、クラスター中心をコードブックとして保存します。その後、各特徴ベクトルを最も近いクラスターの中心にマッピングし、対応するクラスターIDに置き換えることができます。その結果、ブロックのシーケンスをクラスターIDのシーケンスとして表すことができます。

エミッションはクラスターIDである可能性があります。

于 2013-10-28T14:52:13.567 に答える