马尔科夫应用在图像分割上的研究，它应有的是高斯模型
标签： 高斯模型
上传时间： 2015-11-30
上传用户：chuxuan0215
隐马尔科夫模型压缩包。。。隐马尔科夫模型的离散形式及连续形式的实现。。。
标签： HMM
上传时间： 2016-03-03
上传用户：dsgadgad
论文首先对基本定位算法如基于小区编号、接收信号场 强、到达时间到达时间差、到达角度、混合定 位方法等的原理，误差消除及处理，还有与混合定位方法相关的数据 融合技术进行了简单介绍。随后分析介绍了国内外最新的定位算法及 优化点，如约束极小化定位算法、基于向量机的模式识别定位 算法和指纹定位算法等，优化点有在基于指纹定位方法的基础上考虑 马尔科夫模型，方法基础上考虑功率加权算法，滤波方面考虑滑 动窗技术等。
上传时间： 2017-03-15
上传用户：rocket1122
随着无线通信领域中的各种语音、图像、视频等数字化业务大量增长，导致有限的频谱资源变得日益紧张，成为制约无线通信发展的主要因素。经过FCC研究发现，已经授权给现有无线电业务的频谱在时间和空间上存在不同程度的闲置，即存在频谱空洞，造成了频谱资源的严重浪费。为改变这种局面，人们提出了认知无线电技术。它能够检测频谱空洞，在不对授权用户造成干扰的前提下进行频谱接入，实现频谱共享，从而提高频谱利用率。 本文首先介绍了课题研究背景，然后详细论述了认知无线电技术和机会频谱接入技术的定义、关键技术、应用场景和国内外研究现状，并阐述了认知无线电网络的体系架构。 接着研究了基于POMDP（部分可观测马尔科夫决策过程）的机会频谱接入算法。并介绍了POMDP算法的三种接入方式以及对各种算法进行仿真，比较各算法的性能。
上传时间： 2018-03-13
上传用户：lml199589
《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
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第一章 机器学习革命学习算法入门为何商业拥护机器学习给科学方法增压10亿个比尔·克林顿学习算法与国家安全我们将走向何方第二章 终极算法来自神经科学的论证来自进化论的论证来自物理学的论证来自统计学的论证来自计算机科学的论证机器学习算法与知识工程师天鹅咬了机器人终极算法是狐狸，还是刺猬我们正面临什么危机新的万有理论未达标准的终极算法候选项机器学习的五大学派第三章 符号学派：休谟的归纳问题特别说明：仅作为爱好者学习使用（请勿商用）！本文档由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多学习分享，若觉得不错请购买印刷版书籍。约不约“天下没有免费的午餐”定理对知识泵进行预设如何征服世界在无知与幻觉之间你能信任的准确度归纳是逆向的演绎掌握治愈癌症的方法20问游戏符号学派第四章 联结学派：大脑如何学习感知器的兴盛与衰亡物理学家用玻璃制作大脑世界上最重要的曲线攀登超空间里的高峰感知器的复仇一个完整的细胞模型大脑的更深处第五章 进化学派：自然的学习算法达尔文的算法探索：利用困境程序的适者生存法则性有何用先天与后天谁学得最快，谁就会赢第六章 贝叶斯学派：在贝叶斯教堂里统治世界的定理所有模型都是错的，但有些却有用从《尤金·奥涅金》到Siri所有东西都有关联，但不是直接关联推理问题掌握贝叶斯学派的方法马尔可夫权衡证据逻辑与概率：一对不幸的组合第七章 类推学派：像什么就是什么完美另一半维数灾难空中蛇灾爬上梯子起床啦第八章 无师自通物以类聚，人以群分发现数据的形状拥护享乐主义的机器人熟能生巧学会关联第九章 解开迷惑万里挑一终极算法之城马尔科夫逻辑网络从休谟到你的家用机器人行星尺度机器学习医生马上来看你第十章 建立在机器学习之上的世界性、谎言和机器学习数码镜子充满模型的社会分享与否？方式、地点如何？神经网络抢了我的工作战争不属于人类谷歌＋终极算法=天网？进化的第二部分
上传时间： 2022-05-07
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遗传算法(genetical algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术，已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 全书共分3章，第l章给出了遗传算法的几何理论，第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析，第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材，也可以作为研究遗传算法的参考书。 遗传算法的数学基础由张文修、梁怡编著，是一本重点在于阐述遗传算法的数学基础的书籍。
上传时间： 2022-05-25
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情感识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音、表情和肢体语言中的情感信息识别出来。情感交互是机器通过接收人类的情感信息来模拟人类的情感决策过程，从而表达出自身情感的过程。本文的主要目标是把虚拟人技术应用到人机交互中，研究出具有情感识别功能和情感表达功能的机器。本文的具体工作和贡献包括：第一，详细描述虚拟人的三维模型和情感模型的建立过程。这里介绍了虚拟人实体的建立和控制，以及虚拟人的情感计算模型和情感决策机制。利用三维建模工具和游戏制作软件，来建立虚拟人和虚拟场景，并通过对虚拟人控制模块的设定来驱动虚拟人的动作和行为特点，这使虚拟人能够从行为上表达情感。虚拟人的情感模型是虚拟人情感计算和决策的关键，是虚拟人具有情感能力的基础。这里主要工作就是通过模拟人的情感计算过程和决策机制，来建立虚拟人的情感工作机制，从而控制虚拟人的情感计算过程，使虚拟人具有模拟人的情感表达的能力。第二，通过分析情感语音信号，来识别情感语音信号中的参数信息，并进一步识别出情感语音信号中的情感信息。语音信号中的参数有多种，本文在比较和总结的基础上，选定了三种参数来综合的识别语音信号中的情感信息。在情感语音语料库的基础上建立了情感特征参数数据库，这个数据库的主要是建立特征参数的参数模型，为情感识别建立识别基础。第三，利用隐马尔科夫模型算法在语音信号识别上的优点，来对情感语音信号进行情感信息的识别。情感信息与语言信息有共同的声学特征，只是二者反映的信息不同。通过情感语音信号的特征分析和理论验证，隐马尔科夫模型是一个理想的选择。实验证明，隐马尔科夫模型在情感信息的识别上，表现出很好的识别效果和较高的识别率，为隐马尔科夫模型的应用提供了事实支持。第四，建立人机交互系统原型，通过对整个系统进行测试和验证，来证明人机情感交互的可行性和科学性。验证主要通过情感识别和情感决策两方面进行，情感识别的主要是建立在情感语音识别的基础上，情感决策就是通过验证虚拟人情感表达的结果跟期望值的对比结果。
上传时间： 2022-06-18
上传用户：jiabin
OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
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本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念，讨论了语音识别系统的组成和实现的技术；详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分，包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析，语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数，以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型；根据提出的语音识别系统的构成，介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。
上传时间： 2013-04-24
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