复杂行为识别的耦合隐马尔科夫模型算法

"这篇论文是MIT Media Lab Perceptual Computing Group的研究成果，报告号407，发表于1996年11月20日，由Matthew Brand、Nuria Oliver和Alex Pentland共同撰写。文章主要探讨了耦合隐藏马尔科夫模型（Coupled Hidden Markov Models, CHMMs）在复杂行为识别中的应用，特别是在识别双手法动作方面的优势。CHMMs是针对传统HMM在处理交互过程和动态行为建模时局限性的改进方案。" 在计算机视觉和模式识别领域，隐藏马尔科夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）被广泛用于动态行为的建模和分类，这得益于它们提供了时间平移、训练算法以及清晰的贝叶斯语义。然而，传统的HMMs基于Markov假设，即信号产生系统是一个单一过程，具有少量状态和极有限的状态记忆，这一假设在处理视觉（和语音）应用时往往过于简化，限制了模型的表现。 论文提出，对于许多视觉任务，尤其是那些涉及复杂交互行为的场景，单一过程模型并不适用。因此，耦合HMMs应运而生，它们提供了一种有效的方法来解决这个问题。CHMMs能够建模两个或多个相互作用的过程，每个过程由一个独立的HMM表示，这些HMMs之间通过特定的方式耦合，可以捕捉到多模态行为的复杂性和相互依赖性。在论文中，作者通过实验证明了CHMMs在识别双手法动作任务上相比于传统HMMs的优越性，显示了更高的分类准确性和鲁棒性。 此外，CHMMs的训练算法也是研究的重点。论文可能详细介绍了如何对耦合的HMMs进行参数估计和联合优化，以确保模型能有效地学习和适应交互行为的动态变化。这种技术的应用不仅限于行为识别，还可以扩展到其他领域，如语音识别、生物医学信号分析等，为理解和建模复杂系统的动态行为提供了新的途径。 这篇论文是行为识别领域的重要贡献，通过引入耦合HMMs，它打破了传统HMMs的限制，提高了对复杂行为的理解和识别能力，为相关领域的研究者提供了有价值的理论和方法。