在OpenCV的早期版本中有HMM人脸识别的demo，新版本已经没有了，参照早期版本，我跟踪了代码，写了些注释，与大家分享，希望对大家有用。
HMM人脸识别训练算法主要分4部分：
4， 训练
1）
计算各个状态下混高斯的均值、方差和混高斯的权重。
cvEstimat
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精选
2011-09-05 10:46:40
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https://www.jianshu.com/p/eccb9eb9a921 https://www.jianshu.com/p/b7758d4a59ca
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2020-03-07 17:04:00
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_46ed82810100cgwb.html
彻底搞定C指针－const int * pi/int * const pi的区别
http://www.qnr.cn/pc/lin/study/201008/521819.html
Linux系统内存监控全面讲解之free命令
http://www.qnr.cn/pc/
原创
2011-10-05 17:59:03
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文章参照# coding=utf-8
import re
import numpy as np
class Hmm(object):
def __init__(self, train_path):
self.train_path = train_path
self.clean_data()
def clean_data(self):
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2023-06-21 10:36:06
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问题:什么是马尔科夫模型?用来干什么?大家可以参考这篇简书python 实现关于HMM有两个主要问题：已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数需要使用hmmlearn 包导入需要的库import random
import datetime # 可有可无,用来记录模型学习时间,
import numpy as np
from hmmlearn i
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2024-08-14 15:29:20
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引言最近再参加网页设计大赛，任务量都在网页设计和网页修改，以至于落了好多天学习大数据的知识。今天比赛结束，正好写一篇网页大赛用到的技术正文我们做的是一个豆瓣top250数据分析的一个网页，其中有一项技术是用到了词云，今天正好把这项技术说说。具体怎么做的呢，首先我们先爬取了豆瓣top250 220条关于某个电影的短评，然后将短评存到数据库，读取数据库，将关于该部电影的短评组成一句话，进行jieba分
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2023-08-08 16:10:59
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简介 HMM 中的变量可以分为两组. 第一组是 状态变量 $\{y_i,y_2,\cdots, y_n\}$, 其中 $y_i \in \mathcal{Y}$ 表示第 $i$ 时刻的系统状态. 通常假定状态变量是隐藏的、不可观测的, 因此状态变量亦被称为 隐变量 (hidden variable)
原创
2021-08-27 09:47:23
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目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中GMM是一个对角的GMM，它的协方差为对角阵，这是因为在GMM-HMM语音识别中，一般使用MFCC特征，而MFCC特征各维特征是独立的，只需要对角阵就可以描述它，此外，对角GMM模型的参数量相
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2024-02-18 11:23:27
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这是我的本科毕设题目，刚开始接触机器学习这方面，感谢CSDN和GitHub上的大佬，网上类似项目很多，方法也有很多，自己顺带进行了整理，边做毕设边分享一下自己学习心得吧，也算是梳理一下所学知识，各大佬有什么好的建议还请指出，不吝赐教。项目简介：基于Win10 + Python3.7的环境，利用Python的OpenCV、Sklearn和PyQt5等库搭建了一个较为完整的手势识别系统，用于识别日常生
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2023-10-09 00:14:53
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HMM有三个典型(canonical)问题: 已知模型参数，计算某一特定输出序列的概率.通常使用forward算法解决. 已知模型参数，寻找最可能的能产生某一特定输出序列的隐含状态的序列.通常使用Viterbi算法解决. 已知输出序列，寻找最可能的状态转移以及输出概率.通常使用Baum-Wel...
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2013-11-11 17:39:00
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Scala实现的：https://github.com/skrusche63/spark-intent/tree/master/src/main/scala/de/kp/scala/hmmhttps://github.com/apache/spark/compare/master...lilrex:sequenceHMM前向算法的spark实现http://f.dataguru.cn/thread
原创
2023-07-14 20:14:30
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为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。不得不说，网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少，都是各种公式满天飞，很少有说具体细节的，当然了，那需要有实战经验才行。下面总结以下几点，对其有个宏观印象即可（以孤立词识别为例）。一、每个单词的读音都对应一个HMM模型，大家都知道HMM
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2024-03-22 12:54:45
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语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主，比如chain model。而且掌握HMM-GMM结构，对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。但对于外行或者刚接触语音识别的人来说，要弄懂HMM-GMM结构还是要花不少时间的，特别是被一大推公式整懵了。
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2024-03-13 22:29:01
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语音识别之声学模型知识（个人整理）声学模型 声学模型使用高斯混合-隐马尔科夫模型（GMM-HMM），训练该模型的准则有： ①早期的最大似然准则（ML）最大似然估计原理 ②中期的序列判别训练法（sequence hierarchical model） ③目前广泛使用的基于深度学习的方法。一、高斯混合模型 GMM模型用在说话人识别、语音降噪以及语音识别方面。 设正态随机向量为X的多元高斯分布是 其中，
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2024-06-28 06:10:33
56阅读
原创
2022-01-26 10:24:29
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就加了个数据集合就政治了吗
原创
2021-10-08 10:12:56
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# 使用Python实现HMM模型：从入门到实践
隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于分析时间序列数据的概率模型。作为新手开发者，你可能会对如何在Python中实现HMM感到困惑。本文将详细展示如何使用Python的`hmmlearn`包实现HMM，并提供一系列清晰的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是使用Python进行HMM建模的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-08-31 09:22:02
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Model-based——GMM（Gaussian Mixture Model）1.GMM概念： -将k个高斯模型混合在一起，没给但出现的概率是几个高斯混合的结果。 -假设有K个高斯分布，每个高斯对data points的影响因子为πk，数据点为x，高斯参数为th
本文记录利用STM32的USB设备以HID方式实现与PC的自定义包大小通信的上下位机开发过程. 关键字： USB, HID, HID读写,Report Descriptor 要解决的问题 ： 假定某一串行通信协议, 命令的最大长度为64个字节, 而现在改用USB- HID方式来通信, 通信协议不变, 我们如何实现? 芯片: STM32F103ZE; 基础代码: 官方USB固件库V3.2.0;
HMM XSS检测 前言上篇我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现，这次我们换个思路，把机器当一个刚入行的白帽子，我们训练他学会XSS的攻击语法，然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。 通过词法分割，可以把攻击载荷序列化成观察序列，举例如下：词集/词袋模型 词集和词袋模型是机器学习中非常常用的一个数据处理模型，它们用于特征化字符串型数据。一般思路是将样本分词后
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2023-05-31 16:06:05
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