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简单介绍一下隐马尔可夫模型的构成和发展。

HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统 计特性的概率模型,是一个双重随机过程, 由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。 其 中马尔可夫

齐次可列马尔可夫过程数学

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针对大尺度变形下的三维形状对齐问题，提出根据三维形状的等距性构造马尔可夫能量最小化模型，得到最优对齐结果。算法对三维模型进行谱变换，在变换空间中对三维模型进行初始化对齐。以谱距离和测地距离分别定义马尔

结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建，杨成，杨涛，已有的研究表明基于模型的压缩采样信号重建可以取得更好的重建效果。本文提出一种结合小波域马尔可夫树模型的压缩采样图像重建方

为了提高人脸识别率，提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫（EHMM）人脸识别方法。提出的方法基于假设检验，通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下，通

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