непрерывное распознавание жестов с использованием скрытой марковской модели

Question

Когда нам нужно распознать жест, мы должны обучить несколько HMM для каждого жеста. тогда, когда нам нужно классифицировать жест, мы вычисляем вероятность последовательности из каждого HMM и берем ту, которая имеет наибольший вероятность.

Но что делать, когда нам нужно классифицировать несколько жестов в последовательности, и мы не знаем, как сегментируйте множественные жесты, чтобы использовать один и тот же подход с одним жестом

Итак, как мы можем сделать эту классификацию последовательностей? подходит ли HMM? Существуют ли другие способы?

Благодаря

Answer 1

NLP обычно делает это с интерпретацией в режиме реального времени. Установите порог соответствия; когда последовательность движений разрешается единственным жестом и соответствует пороговому значению, вы интерпретируете это как жест.

Это прост в эксплуатации. На практике есть много отзывов, особенно если некоторые жесты являются подмножествами других, или если матчи не такие четкие, как хотелось бы.

Если вы хотите использовать HMM, можете ли вы его посеять после некоторого обучения маркерами для состояний терминалов?