Regensburg 1998 – wissenschaftliches Programm
Bereiche | Tage | Auswahl | Suche | Downloads | Hilfe
DY: Dynamik und Statistische Physik
DY 18: POSTER I
DY 18.19: Poster
Montag, 23. März 1998, 14:30–17:30, D
Lernen von Metrischen Räumen mit Hidden-Markov-Modellen — •J. C. Stiller1,2, G. Radons1 und J. Krüger2 — 1Institut für Theoretische Physik, Universität Kiel — 2AG Hirnforschung, Universität Freiburg
Hidden-Markov-Modelle (HMM), eine der Standardmethoden in der Sprachverarbeitung [1], werden in letzter Zeit auch erfolgreich zur Analyse biologischer Daten [2] eingesetzt.
Wir führen Hidden-Markov-Modelle ein, in denen die Zustände Orten in einem metrischen Raum entsprechen und die Ausgabesymbole Funktionen der Differenzvektoren sind.
Mit ihrer Hilfe ist es z. B. möglich, aus einem Elektrookulogramm [3] (Messung der hauptsächlich von Augenbewegungen abhängenden Potentialdifferenz zwischen dicht neben die Augen geklebten Hautelektroden), das Drift, Rauschen und andere starke Störungen aufweist, mit großer Sicherheit die Blickrichtung zu schätzen.
[1] L. R. Rabiner, Proc. IEEE 77 (1989).
[2] G. Radons, J. D. Becker, B. Dülfer, J. Krüger, Biological Cybernetics 71 (1994).
[3] M. Marmor, E. Zrenner, Arch. Ophthalmol. 111 (1993).