基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析

《基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析硕士研究生：邢政一指导教师：乔玉龙教授学科、专业：信息与通信工程论文主审人：张春杰副教授哈尔滨工程大学2018年3月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析硕士研究生：邢政一指导教师：乔玉龙教授学位级别：工学硕士学科、专业：信息与通信工程所在单位：信息与通信工程学院论文提交日期：2017年12月论文答辩日期：2018年03月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngDyna

2、micTextureAnalysisUsingMultivariateHiddenMarkovModelCandidate:XingZheng-yiSupervisor:Prof.QiaoYulongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:InformationandCommunicationEngineeringDateofSubmission:December,2017DateofOralExamination:March,2018University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程

3、大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将

4、论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析摘要动态纹理是在时域内展现某种稳定特性的移动场景的图像序列。动态纹理为图像分析提供了重要的视觉线索，因此，现已被广泛应用于各大领域，例如人脸识别、智能交通系统、

5、公共安全等。在基于模型的动态纹理分析中，用隐马尔可夫模型(HMM)对动态纹理进行表达已展现了不俗的效果。但是，HMM建模动态纹理时并未将空间像素间的联系考虑在内。然而，纹理具有区域性，鉴于HMM存在的不足，本文主要进行以下工作：1.提出了多变量隐马尔可夫模型(MHMM)的动态纹理分类方法。针对传统单变量HMM模型无法有效刻画动态纹理不同像素间的关系的问题，结合传统的HMM与多变量马尔可夫链的基础理论，提出了多变量隐马尔可夫模型并完成MHMM模型的评估、解码和训练的理论推导。利用MHMM模型对动态纹理在时间上变化建立统计模型描述，有效刻画动态纹理空间相邻像素间的依赖性，从而提高动态纹理分类

6、性能。仿真实验验证MHMM的动态纹理分类方法的有效性。2.提出了基于MHMM的动态纹理分割算法。将待分割纹理分块并进行MHMM描述，通过采用以欧氏距离为相似性测度的K均值算法获取具有代表性的模型，将代表性模型与待分割动态纹理的像素点经过MHMM评估问题从而生成特征向量。然后，通过谱聚类算法对特征向量进行聚类即可获得分割结果，最后以分割精确度为评价标准通过对比实验验证方法性能。关键词：动态纹理；多变量隐马尔可夫模型；分类；谱聚类；分割哈尔滨工程大学硕士学位论文基于多变量隐马尔可夫模型的动态纹理分析ABSTRACTDynamictexturesaresequencesofimagesofmo

7、vingscenesthatexhibitcertainstationaritypropertiesintime.Dynamictextureisanimportantvisualcueforimageanalysis.Therefore,ithasbeenappliedtosomefields,suchasfacialexpressionrecognition，intelligenttransportationsystem,pub