Modelli Markov nascosti con C++

Question

Ultimamente sto esaminando le implementazioni dei modelli Hidden Markov in C++. Mi stavo chiedendo se potevo usare una delle librerie HMM esistenti scritte in C++ per usare con Action Recognition (con OpenCV)?

Mi sto legando per EVITARE "reinventare la ruota"!

È possibile utilizzare Torch3Vision anche se (sembra) è stato progettato per il lavoro per il riconoscimento vocale?

La mia idea è che, se siamo in grado di convertire i vettori di caratteristiche in simboli/Osservazioni (utilizzando quantizzazione vettoriale - Kmeans il clustering), possiamo usare quei simboli per decodifica, l'inferenza, il parametro di apprendimento (algoritmo di Baum-Welch). In questo modo, funzionerebbe con Torch3Vision in OpenCV.

Qualsiasi aiuto su questo sarà veramente apprezzato.

Answer 1

È possibile dare un'occhiata a http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/Reprints/tutorial%20on%20hmm%20and%20applications.pdf per la teoria degli HMM. Non è difficile implementare gli algoritmi da soli.

Per una versione basata su C, è possibile dare un'occhiata alla mia implementazione, http://code.google.com/p/accelges/, che ho fatto per un progetto Google Summer of Code.

Answer 2

C'è anche questa implementazione che ho scritto diversi giorni fa. È una classe per HMM discreti che utilizzano OpenCV. Si può dare un'occhiata qui:

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

Dopo la quantizzazione delle vostre caratteristiche, è possibile convertire ogni funzione di vettore di un'etichetta e utilizzare la sequenza di etichette per addestrare un HMM discreta.