tailieunhanh - Nhận dạng chuyển động quay dựa trên mô hình markov ẩn và đại số hình học bảo giác

Bài viết Nhận dạng chuyển động quay dựa trên mô hình markov ẩn và đại số hình học bảo giác đề xuất mô hình Markov ẩn kết hợp với mật độ xác suất trên không gian đại số hình học bảo giác (Conformal Geometric Algebra - CGA) nhằm tính toán xác suất của trạng thái ẩn đối với quá trình chuyển đổi trạng thái của cổ tay. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 1 74 . II NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG QUAY DỰA TRÊN MÔ HÌNH MARKOV ẨN VÀ ĐẠI SỐ HÌNH HỌC BẢO GIÁC ROTATION RECOGNITION BASED ON HIDDEN MARKOV MODEL AND CONFORMAL GEOMETRIC ALGEBRA Nguyễn Năng Hùng Vân1 Phạm Minh Tuấn1 Tachibana Kanta2 1 Trường Đại học Bách khoa Đại học Đà Nẵng Email nguyenvan@ pmtuan@ 2 Trường Đại học Kogakuin Email kanta@ Tóm tắt Ngày nay các nhà nghiên cứu đã phát triển đại số hình Abstract Nowadays many researchers have developed học Geometric Algebra - GA để biểu diễn các đối tượng trong mathematical tools of Geometric Algebrato representing objects in không gian 3 chiều 3D một cách chính xác và hiệu quả. Vì vậy the 3D space accurately and effectively. So GA can be applied to GA có thể ứng dụng vào các lĩnh vực nhận dạng vật thể hay nhận the field of object recognition or identification of the behavior of 3D dạng các hành vi của đối tượng 3 chiều. Trong bài báo này tác giả objects. In this paper the authors propose a Hidden Markov Model đã đề xuất mô hình Markov ẩn kết hợp với mật độ xác suất trên combined with the probability density on the Conformal Geometric không gian đại số hình học bảo giác Conformal Geometric Algebra Algebra space to calculate the probability of hidden states for the - CGA nhằm tính toán xác suất của trạng thái ẩn đối với quá trình transition state of the wrist. From the experimental results the chuyển đổi trạng thái của cổ tay. Từ kết quả thực nghiệm phương proposed method using the CGA Gaussian distribution to calculate pháp đề xuất sử dụng CGA Gauss trong việc tính toán mật độ xác the probability density of the hidden state is better than using the suất của trạng thái ẩn sẽ cho kết quả tốt hơn nhiều so với sử dụng conventional Gaussian distribution. hàm mật độ Gauss thông thường. Từ khóa đại số hình học học máy mô hình xác suất mô hình Key words geometric algebra machine learning probabilistic Markov ẩn mật độ Gauss. model .