Скрытые Марковские Модели

По своей природе Марковские модели позволяют учитывать непосредственно пространственно-временные характеристики сигналов, и поэтому получили широкое применение в распознавании речи, а в последнее время - изображений.

Скрытые Марковские Модели (СММ) являются одним из способов получения математической модели (описания свойств) некоторого наблюдаемого сигнала.

тестового сигнала данной моделью. В приложении к задаче распознавания,

/

представив вектор признаков объекта в виде сигнала (набора последовательных наблюдений), можно смоделировать класс объектов с помощью СММ. Вероятность принадлежности тестового объекта классу, заданному СММ оценивается как вероятностью генерации сигнала, соответствующего его вектору признаков. Настройка (обучение) СММ - состоит в модификации ее параметров для того, чтобы добиться максимальной вероятности генерации сигналов, соответствующих векторам тренировочного набора.

Для применения СММ к задаче обнаружения лиц, нужно определить способ, которым изображения лица преобразуется в сигнал (набор последова-тельных наблюдений). Изображение лица можно естественным образом разделить на несколько горизонтальных областей: лоб, глаза, рот и подбородок. Лицо может быть представлено в виде сигнала, в котором передаются эти области в определенном порядке (обычно сверху-вниз, слева-направо). Таким образом, изображение лица представляется в виде последовательности наблюдений векторов (каждый из векторов представляет собой горизонтальную полосу пиксе- лей лица), которые во время тренировки и распознавания последовательно передаются случайному процессу, моделируемому СММ [39].

Недостатком СММ является то, что СММ не обладает различающей способностью. То есть, алгоритм обучения только максимизирует отклик каждой модели на свои классы, но не минимизирует отклик на другие классы, и не выделяются ключевые признаки, отличающие один класс от другого.