最近、C++ での隠れマルコフ モデルの実装を調べています。アクション認識 (OpenCV を使用) で使用するために、C++ で記述された既存の HMM ライブラリを使用できるかどうか疑問に思っていました。
私は「車輪の再発明」を避けることにしています！
音声認識用に設計された (ように見える) にもかかわらず、Torch3Visionを使用することは可能ですか?
私の考えでは、特徴ベクトルをシンボル/観測値に変換できれば (ベクトル量子化 - Kmeans クラスタリングを使用)、それらのシンボルをデコード、推論、パラメーター学習 (Baum–Welch アルゴリズム) に使用できます。このようにして、OpenCV の Torch3Vision で動作します。
これに関するヘルプは本当に感謝されます。
HMM の背後にある理論については、http: //www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/Reprints/tutorial%20on%20hmm%20and%20applications.pdfをご覧ください。アルゴリズムを自分で実装するのは難しくありません。
C ベースのバージョンについては、Google Summer of Code プロジェクトで行った私の実装http://code.google.com/p/accelges/をご覧ください。
私が数日前に書いたこの実装もあります。OpenCVを使った離散HMMのクラスです。ここを見てください：
https://sourceforge.net/projects/cvhmm/
特徴を量子化した後、各特徴ベクトルを 1 つのラベルに変換し、一連のラベルを使用して離散 HMM をトレーニングできます。