opencv - Modelos ocultos de Markov con C++

machine-learning computer-vision

Question

He estado buscando implementaciones de modelos ocultos de Markov en C ++ últimamente. Me preguntaba si podría usar alguna de las bibliotecas HMM existentes escritas en C ++ para usarlas con Action Recognition (con OpenCV).

Estoy atando a EVITAR "reinventar la rueda"!

¿Es posible usar Torch3Vision aunque (parece que) fue diseñado para funcionar con el reconocimiento de voz?

Mi idea es que, si podemos convertir los vectores de características en Símbolos / Observaciones (utilizando la Cuantificación de vectores - agrupación de Kmeans), podemos usar esos símbolos para la decodificación, inferencia, aprendizaje de parámetros (algoritmo de Baum-Welch). De esta manera funcionaría con Torch3Vision en OpenCV.

Cualquier ayuda en esto será verdaderamente apreciada.

Answer 1

Puede echar un vistazo a http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/Reprints/tutorial%20on%20hmm%20and%20applications.pdf para ver la teoría detrás de los HMM. No es difícil implementar los algoritmos usted mismo.

Para una versión basada en C, puede echar un vistazo a mi implementación, http://code.google.com/p/accelges/ , que he hecho para un proyecto Google Summer of Code.

Answer 2

También hay esta implementación que escribí hace varios días. Es una clase para HMM discreto utilizando OpenCV. Puedes echar un vistazo aquí:

https://sourceforge.net/projects/cvhmm/

Después de la cuantización de sus características, puede convertir cada vector de característica en una etiqueta y usar la secuencia de etiquetas para entrenar un HMM discreto.