为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。
2023-04-01 10:06:44
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随着虚拟现实技术的发展，虚拟现实系统在越来越多的行业得到推广和应用，而人机交互技术是增强系统沉浸感、提升用户体验效果的关键技术之一。为实现利用手势交互技术进行虚拟场景控制的目的，基于隐马尔科夫模型（HMM）构建了手势识别模型，并对模型参数的设置进行了分析；基于Leap Motion研究了手势数据采集与分割方法，设计了手势识别系统技术框架；最后进行了仿真实验，95%以上的准确率说明了模型的有效性。
2023-02-21 00:15:10
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【有限马尔科夫链状态分解+Kosaraju 算法】基于Kosaraju 算法和可达矩阵的有限马尔科夫链状态分解
2022-12-20 17:24:37
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matlab_HMM天气预测_用隐马尔科夫模型进行未来天气的预测_带GUI
2022-11-17 19:00:04
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使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
进行分词，并与基于词典的正向最大匹配算法和工业界使用的jieba分词进行对比。
采用最大似然估计的方法从带标记样本学习模型参数，并通过维特比算法进行解码。
2022-11-13 18:43:25
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资源非常优秀, 且为最新的课程资源, 详细解释隐马尔可夫模型的由来和推导, 并伴随着丰富的实例, 让人很容易理解这门课程,
2022-09-23 22:45:35
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