基于HMM与BP神经网络的物体识别算法

摘要：

通过对现有物体识别算法的研究,提出了一种将HMM模型与BP神经网络相结合的方法进行物体识别,将HMM模型的最佳输出状态作为BP神经网络的输入.所设计的模型包括HMM模型设计、BP神经网络结构设计、图像库中图像设计.实验证明该算法对物体的识别率较高,鲁棒性强,训练好的模型具有比较强的识别能力,具有一定的实用价值和广阔的发展前景.

关键词：HMM模型、BP神经网络、人体识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：基金申请人:任洪娥;项目名称:林区村镇木质剩余物直燃式发电装备和技术及控制系统;基金颁发部门:国家科技部2006-2010国家"十一五"科技支撑计划专题2006BADB08,2006BAD07A14-5

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：160-162