基于耦合HMM的多傳感異步信息融合分類策略

摘要：針對(duì)多傳感異步信息融合分類問(wèn)題，提出了一種新穎的基于耦合隱馬爾可夫模型(CHMM)結(jié)構(gòu)的中期融合分類策略，該策略既考慮到了多傳感信息在時(shí)間上的相關(guān)性，又解決了信息流之間的異步問(wèn)題；其次，通過(guò)限制信息流的狀態(tài)數(shù)量和限制信息流之間的異步程度，簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)；此外，為解決CHMM的算法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，提出了一種CHMM與雙流HMM的等效變換方法，從而利用經(jīng)典的HMM算法解決了CHMM的模型實(shí)現(xiàn)。最后在唇讀語(yǔ)音雙模態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)證明，該異步信息融合策略實(shí)現(xiàn)了比早期同步融合更理想的識(shí)別結(jié)果，證明了該信息融合策略在異步信息融合分類上的有效性。 關(guān)鍵詞：異步信息融合；耦合隱馬爾可矢模型；雙流隱馬爾可夫模型；多傳感 中圖分類號(hào)：TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001－3695(2009)08－2836－03