HMM模型的训练问题，如何将多个样本训练得到一个有确定参数的模型？
比如应用在人脸识别系统中，为每一个人脸建立一个HMM模型，用同一个人的5张人脸照片训练，进行分割和提取特征后，一张照片就可以训练得到模型的参数A,B,π，那么其他四张照片...
比如应用在人脸识别系统中，为每一个人脸建立一个HMM模型，用同一个人的5张人脸照片训练，进行分割和提取特征后，一张照片就可以训练得到模型的参数A,B,π，那么其他四张照片怎么处理呢？如何得到这五张照片所确定的模型参数？
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我是做一维模式识别的，也用过HMM，按照你的意思，你是想提取5张的共同的模型参数吧，可以训练5次得平均参数，或者是做数据层融合，将五张人脸融合成一起，然后再去训练。
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追问
谢谢，训练5次得平均参数是指把5次分别得到的A,B,π取其平均值？ 数据层融合不懂？
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恩 ，我觉得可以 数据层融合即将数据降维压缩 这样你就可以在一个码本中存5个这张脸的特征，使这个特征参数更加具有普遍性
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