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【24h】

Pattern recognition using temporal fuzzy automata

机译：使用时间模糊自动机的模式识别

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In this paper, we propose a syntactic pattern recognition approach based on fuzzy automata, which can cope with the variability of patterns by defining imprecise models. This approach is called temporal fuzzy automata as it allows the inclusion of time restrictions to model the duration of the different states. The concept of fuzzy state makes it possible to handle ambiguity as the automaton can be in several states at the same time. Another advantage of our approach is the capability to synchronize with the signal, which allows us to avoid the segmentation stage before the recognition process. Furthermore, a learning method based on dynamic time warping is provided that makes it possible to automatically generate models. Finally, to demonstrate the performance and robustness of this approach, we have applied it to the recognition of hand gestures without any kind of signal preprocessing.
机译：在本文中，我们提出了一种基于模糊自动机的句法模式识别方法，该方法可以通过定义不精确的模型来应对模式的可变性。这种方法称为时间模糊自动机，因为它允许包括时间限制以对不同状态的持续时间建模。由于自动机可以同时处于多个状态，因此模糊状态的概念使处理歧义成为可能。我们方法的另一个优点是与信号同步的能力，这使我们能够避免在识别过程之前进行分割。此外，提供了一种基于动态时间扭曲的学习方法，使得可以自动生成模型。最后，为了证明这种方法的性能和鲁棒性，我们将其应用于手势识别，而无需进行任何类型的信号预处理。

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