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마르코프 연쇄 은닉 조건부 랜덤 필드 모델 기반의 패턴 인식 방법

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기관명	NDSL
출원인	경희대학교 산학협력단
출원번호	10-2011-0117870
출원일자	2011-11-11
공개번호	20130524
공개일자	2013-08-26
등록번호	10-1300247-0000
등록일자	2013-08-20
권리구분	KPTN
초록	본 발명은 전체 가우스 공분산이 적용 된 은닉 조건부 랜덤 필드 모델 기반의 패턴 인식 방법에 관한 것으로서, 트레이닝을 위한 입력 신호를 분할하여 프레임 시퀀스로 출력하는 과정과, 상기 프레임 시퀀스에서 특징 벡터를 추출하는 과정과, 상기 특징 벡터를 이용 상기 가우스 공분산이 적용 된 조건부 랜덤 필드 모델을 통해 매개 변수를 계산하고, 상기 구해진 매개 변수를 적용한 은닉 조건부 랜덤 필드 모델이 측정 된 테스트 입력 신호를 상기와 동일한 분할하여 프레임 시퀀스로 출력하고 특징 벡터를 추출하는 과정을 거친 특성 벡터를 입력 받아 상기 실제 패턴을 지시하는 라벨을 추론하는 단계와, 이를 해석하는 방법으로 각각 조건부 확률 벡터/전이 확률 벡터/가우스 혼합 가중치/가우스 분포 평균/가우스 분포의 공분산에 대한 기울기 값의 계산법을 제안하는 과정을 포함한다.
원문URL	http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KPTN&cn=KOR1020110117870
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