改进HMM算法在运动目标轨迹识别中的应用

"这篇论文探讨了基于隐马尔可夫模型(HMM)的运动目标轨迹识别技术，通过改进HMM算法来应对复杂场景中的运动目标轨迹分析。在实验中，研究者首先根据运动目标轨迹的复杂程度为每个轨迹模式类建立相应的HMM，并使用训练样本对模型进行训练以获取可靠的参数。然后，计算测试样本在各个模型下的最大似然概率，选择概率最高的轨迹模式作为识别结果。在两种不同场景下对聚类后的轨迹进行训练和识别，实验结果显示平均识别率分别达到了87.76%和94.19%，证明了这种方法的有效性。该研究由潘奇明和程咏梅合作完成，得到了国家自然科学基金的支持，涉及的研究方向包括图像处理、智能监控、人工智能、信息融合和图像识别。" 本文深入研究了运动目标轨迹识别这一关键问题，特别是在实际场景中，运动目标的轨迹可能因各种因素变得复杂多变。传统的轨迹识别方法可能难以应对这种复杂性，因此引入了改进的隐马尔可夫模型。HMM是一种统计建模方法，常用于序列数据的建模，如语音识别和自然语言处理。在本研究中，HMM被用来捕捉运动目标轨迹的动态特性。 改进的HMM算法首先根据运动目标的轨迹模式创建多个模型，每个模型对应一种特定的轨迹类型。这一步是通过分析和学习大量训练样本的轨迹特征实现的，以确保模型参数的准确性。接下来，在对新的未知轨迹进行识别时，计算每个HMM模型对这个轨迹的适应度，即最大似然概率。选取概率最大的模型作为识别出的轨迹模式，从而实现轨迹分类。 实验部分展示了这种方法在两种不同类型场景中的应用，其中包含了不同的运动行为和环境条件。通过对聚类后的轨迹进行训练和识别，研究人员能够评估模型的性能。高达87.76%和94.19%的平均识别率表明，这种基于HMM的轨迹识别方法在处理复杂运动轨迹时具有较高的准确性和可靠性。 这项工作的重要性在于，它为智能监控系统提供了更精确的目标行为分析工具，有助于提升安全监控和行为识别系统的效能。同时，它也为未来在更复杂环境下的运动目标识别研究提供了理论基础和技术参考。此外，作者还强调了人工智能、信息融合和图像识别在这一领域的交叉应用，这表明这些技术的结合可以进一步提高运动目标识别的准确性和智能化水平。