【摘 要】
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在利用因子隐马尔可夫模型（Factorial Hidden Markov Model,FHMM）进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分
【机 构】
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西安电子科技大学生命科学与技术学院生命科学研究中心,南京邮电大学通信与信息工程学院,西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划973资助项目（2006CB705700）, 教育部创新团队计划资助项目（IRT0645）, 国家自然科学基金资助项目（60902038 60872154）, 陕西省自然科学基础研究计划资助项目（SJ08F18）
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在利用因子隐马尔可夫模型（Factorial Hidden Markov Model,FHMM）进行分类识别的过程中,特征选择是影响其性能的主要因素.通过研究特征选择对FHMM性能的影响,提出了一种性能分析的方案,得出了选择FHMM特征的准则.将FHMM引入到步态识别中,提取4种步态特征,得到使用不同特征组合的FHMM的实验结果.使用McNemar检验的方法将其与单个特征的识别性能做比较,结合由正则典型相关分析得到的维数不同的特征间的相关性,分析得到以下结论：基于FHMM的识别性能与特征间的相关性并没有必
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