隐马尔科夫模型学习总结

      隐马尔科夫模型，这个久违的朋友。大三上学期在实验室的时候，由于实验室项目需用到语音识别，所以就使用了微软的Microsoft Speech SDK，也关注了一下语音识别的原理，其中有以HMM作为模型进行识别的。后来实验室的机器人项目中上位机的软件使用到了人脸识别的功能。实验室有关于识别的工程源代码，但是工程庞大，结构复杂，并且里面有很多没有用到的功能，并且程序经常莫名其妙的跑飞，还存在严重的内存泄露问题。所以就自己另起炉灶，重新编写上位机软件。其中的人脸识别用到的核心算法的代码就来源于这个工程。它使用到的技术不是PCA和LDA，而是HMM和DCT。那时候为了看明白HMM实现的原理，在图书馆看了关于模式识别的书，但有基本都是工程相关的，所以说原理性的知识牵扯的不多，自己也就是学习了大概，只是摸熟了里面使用到的各种牛逼的算法，比如Forward-backward，Viterbi，Baum-Welch。但是各种算法原理的理解上就差得远了。没有什么理论的基础，也不知如何学起，最终未能继续。后来又通过吴军老师的《数学之美》了解到隐马尔科夫模型在语音识别中的重要作用。

       时隔快两年了，从李航博士的《统计学习方法》中又看到了HMM模型的魅影，里面对其原理进行了深刻的剖析，能够学习之内心自是欣慰至极。于是便花了几天的时间读了关于HMM的几章，现在算是有点收获，总结一下（大部分内容来自对吴军老师的《数学之美》和李航博士的《统计学习方法》的总结）。

      文章主要包括信息传递模型、HMM模型简介，和所使用的三个主要算法前向后向算法、Baum-Welch算法和维特比算法进行了总结。由于公式比较的多……所以生成pdf版的了，可以 点此下载。