hidden-markov-models

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    從數據構建HMM

    我遇到了Hidden Markov Models問題。我正在編寫C#的應用程序Kinect以進行手勢識別（簡單手勢如滑動，波浪，圓圈等）。我寫了一個手勢記錄系統，之後我創建了一個計算點之間速度的特徵提取器，並且我還計算了方位（點對之間的角度） - 我認爲這是一種簡單的矢量量化方法，因爲我創建了一個帶碼字的碼本1-18。碼字是每20度角度的間隔（例如，角度12dg是碼字-1,45dg =碼字-3等）
    algorithm uigesturerecognizer kinect gesture hidden-markov-models 2013-04-08

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    用Matlab實現HMM

    我對HMM並不熟悉，但我想在Matlab中實現。我想用這個工具箱HMM Toolbox。我不確定我是否理解了我必須實施的方式。如果有不同類別的許多狀態訓練序列。所以這是我會做的方式：我通過[TRANS,EMIS] = hmmestimate(seq,states)這代表了HMM 我保存這些矩陣與類屬 我做的信息計算每個序列的過渡和發射矩陣 這對於每個訓練序列 如果我得到一個觀測序列進行分類，我使用
    matlab machine-learning hidden-markov-models 2013-04-12

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    java中的維特比算法

    我在做coursera NLP課程，第一個編程任務是構建一個維特比解碼器。我認爲我真的很接近完成它，但有一些難以捉摸的錯誤，我似乎無法追查。這裏是我的代碼： http://pastie.org/private/ksmbns3gjctedu1zxrehw http://pastie.org/private/ssv6tc8dwnamn2qegdvww 到目前爲止，我調試的「教」相關的功能，所以我可以說
    java nlp hidden-markov-models viterbi 2013-03-11

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    隱馬爾可夫模型每種狀態的多個觀察值

    我是隱馬爾可夫模型的新手。我理解主要思想，並且我嘗試了一些Matlab內置的HMM函數來幫助我理解更多。 如果我有觀察序列和相應的狀態，例如 seq = 2 6 6 1 4 1 1 1 5 4 states = 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 我可以使用hmmestimate函數來計算過渡和發射概率矩陣爲： [TRANS_EST, EMIS_EST
    matlab hidden-markov-models 2013-03-12

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    C＃HMM手勢識別Kinect

    我正在研究使用Kinect傳感器進行手勢識別的解決方案。 現在我正在使用Accord .NET來訓練HMM。 我有一個保存有手勢的數據集。這個數據集有11個手勢，每個手勢有32個幀，保存了18個點。我有一個（double [12] [32,18]）輸入數據集和一個（int [12]）輸出數據集，但是當我這樣做時： double error = teacher.Run（inputSequences，
    c# kinect hidden-markov-models accord.net 2013-03-13

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    對二級結構預測

    前後算法我想用於蛋白質二級結構預測HMM（前進後退模型）。 基本上，一個三態模型用於：美國= {H =α螺旋，B =β片層，C =線圈} ，並且每個狀態具有的發射概率PMF 1 * 20（爲20個氨基酸）。 在前向後向模型上使用序列的「訓練集」後，期望最大化收斂爲最佳轉換矩陣（三個狀態之間3乘3）和每個狀態的發射概率pmf。 有誰知道被確定的轉換矩陣和發射概率的「正確」值的序列的數據集（優選非常小
    statistics bioinformatics hidden-markov-models markov-chains 2013-05-02

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    隱藏馬爾可夫模型的下一個狀態只取決於前一個狀態？前n個州呢？

    我正在研究原型框架。 基本上我需要基於一些關於他的傳感器數據，每一個人的生活方式模型或配置文件/她，如GPS，運動，心臟率，周圍環境讀數，溫度等 該模型或簡介是個人生活方式模式的知識表示。也許是一個概率圖。 我想使用隱馬爾可夫模型來實現這一點。由於HMM中的狀態可以是工作，睡眠，休閒，運動等。觀察可以是一組各種傳感器數據。 我對HMM的理解是，下一個狀態S（t）只取決於前一個狀態S（t-1）。但實
    machine-learning hidden-markov-models markov-chains 2013-03-19

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    使用隱馬爾可夫模型的手形分析

    我目前正在研究動態手勢識別系統。我選擇了手形的曲率特徵。目前我能夠獲得手部輪廓曲率的角度列表。 問題是我被困在接下來應該做什麼。在我發現的大量文獻中可以找到很少的信息。在將處理後的輸出傳遞給隱馬爾可夫模型進行分類之前，應該對每個手勢/姿勢的這組角度進行「處理」。 但是這個過程應該包括什麼？我遇到了： 傅立葉變換，B樣條和很多函數，但我不知道如何將這組角度（例如-23，90，45，156，...）傳
    opencv machine-learning classification gesture-recognition hidden-markov-models 2013-03-21

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    隱馬爾可夫模型工具：Jahmm

    我是一個新手，學習機，我看了有關HMM，但我仍然有幾個問題： 在申請機器學習HMM，怎能初始，可以獲得投放和轉換概率？ 目前我有一組值（包括我想通過HMM分類的手的角度），我的第一步應該是什麼？ 我知道HMM（ForwardBackward，Baum-Welch和Viterbi）存在三個問題，但我應該如何處理我的數據？ ，在我所閱讀文獻，我從來沒有遇到過使用分配功能的HMM內，然而這JaHMM使用
    machine-learning hidden-markov-models 2013-03-21

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    如何使用Matlabs隱馬爾可夫模型執行預測？ （統計工具箱）

    我已經使用統計軟件包中的hmmtrain-function在matlab中訓練了一個HMM。 使用hmmdecode和我在t_0和t_1之間給出的證據，我可以做濾波和平滑來計算t_0和t_1之間可能狀態的後驗分佈。 現在我想計算未來狀態晚於t_1的後驗分佈，給出所有迄今爲止的證據。在理論上，這意味着我必須在馬爾可夫鏈上應用正向算法。 你知道我可以使用哪個matlab函數來做到這一點嗎？我想統計軟件
    matlab prediction hidden-markov-models 2013-03-21
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