基于GA-AHMM的联机手绘图形识别技术

裴继红; 李翠芸; 龚忻

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基于GA-AHMM的联机手绘图形识别技术

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提出了一种遗传算法(genetic algorithm,GA)和自适应隐马尔科夫模型(hidden Markw model,AHMM)混合的联机手绘图形识别方法.由于隐马尔科夫模型(HMM)的训练本质上是一种梯度下降的优化方法,算法易陷入局部最优,影响了其应用.为此,采用GA训练HMM模型参数,并给出了GA和HMM的两种混合训练方式:前端GA-HMM模型和内嵌式GA-HMM模型,GA算法能随机地调整HMM模型训练的初始值,使HMM跳出局部最优,较好地克服了HMM训练容易陷入局部最优的问题.另外,采用带有反馈环节的闭环AHMM代替传统的开环前向HMM模型对手绘图形识别,改善了HMM的自适应能力,显著提高了对图形的识别率和识别速度.试验结果证明了方法的有效性.

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来源
《系统工程与电子技术》 |2004年第3期|378-381|共4页
作者
裴继红; 李翠芸; 龚忻;
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作者单位

深圳大学现代教育技术与信息中心,广东,深圳,518060;

西安电子科技大学电子工程学院,陕西,西安,710071;

西安电子科技大学电子工程学院,陕西,西安,710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
遗传算法; 联机识别; 手绘图形; 隐马尔科夫模型;

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