输入输出隐马尔可夫模型(IOHMM)的Python包
隐马尔可夫模型hmm及其在语音处理中的应用
Hidden Markov Model MATLAB Code Applied to Image Processing
提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型的方法,旨在将人名识别、地名识别以及机构名识别等
提出了一种基于隐马尔可夫模型的入侵场景构建方法,实现自动地从大量低级的入侵检测告警信息中构建出更高层次的入侵场景的目的。为了简化处理过程,对数据流采用两次抽象描述和一次回溯处理过程完成对入侵场景的构建
基于隐马尔可夫模型的故障诊断与预报综述——夏丽莎
语音大师Rabiner在1989年写的关于HMM模型的语音识别论文。
隐马尔可夫模型HMM的应用场景,关乎于序列和状态变化的都可以。
统计的结果如下:此处用到的是最简单的一阶隐马尔科夫模型,即认为在一个句子里,每个汉字的出现只和它前面的的一个汉字有关,虽然简单粗暴,但已经可以满足大部分情况。统计的过程就是找出字典中每个汉字后面出现的
OpenCV基于隐马尔可夫模型(HMM)的人脸识别