基于隐Markov模型的图像方位识别

摘要：

提出一种基于隐Markov模型(Hidden Markov Model,HMM)的图像方位识别方法.将待识别的目标图像进行分割,对子图像进行奇异值分解,提取奇异值向量形成观测序列,即图像奇异值向量作为HMM的观测向量.确定HMM参数并计算其最大似然概率,按待识别图像最大似然概率对应所属的聚类进行识别.实验结果表明,3类共150幅目标图像的识别率达到了85%.

关键词：图像方位识别、奇异值向量、隐Markov模型(HMM)、聚类分析

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目10402008;吉林省沈阳市科技攻关项目1032026-1-00

在线出版日期：2006-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：304-307