INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Bonie Johana Restrepo Cuestas

0 horas

CODIGO CIE

E6-07-3

Julián David Echeverry Correa

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2007. Cuarta Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

GENERAL: Desarrollar y analizar una metodología de estimación de parámetros a partir de métodos discriminativos, basada en el análisis de su dependencia estadística empleando procesos markovianos y modelos de observación de variable latente, con aplicación en el reconocimiento de disfunciones de bioseñales (voz, ECG, MER). ESPECÍFICOS: - Implementar el algoritmo de componentes principales ocultas de Markov (basado en máxima verosimilitud). - Establecer el modelo discriminativo del algoritmo de componentes principales ocultas de Markov. - Estimar los parámetros del modelo discriminativo utilizando técnicas directas de minimización de error como MCE, mediante el algoritmo de gradiente secuencial. - Comparar el desempeño de ambos algoritmos en tareas de reconocimiento de patologías y estados funcionales. - Validar la metodología utilizando curva de funcionamiento (roc y det) y pruba de significancia estadística (prueba de riedman).

RESUMEN

Se desarrolla una metodología de carácter discriminativo para la estimación de los parámetros de un modelo de clasificación basado en modelos ocultos de Markov, en donde las observaciones estén explicadas por un modelo de variable latente (Componentes principales ocultas de Markov). El modelo de variable latente dinámico obtenido (HMPCA), se utiliza para realizar una reducción de dimensionalidad localizada que permite disminuir el número de características dinámicas necesarias para la etapa de entrenamiento. Con el enfoque de recta, implementando la estimación de parámetros mediante las técnicas de gradiente estocástico o secuencial para minimizar una función que penaliza el error de clasificación en el contexto de la teoría de decisión bayesiana. Se compara el desempeño obtenido con la estimación de máxima verosimilitud. El modelo discriminativo propuesto se emplea en tareas de análisis de señales biológicas con patologías, específicamente, en clasificación de señales de ECG y voz.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

31/07/2007

FECHA DE FINALIZACION

31/10/2008

PRODUCTOS

Entrenamiento discrimantivo de Componentes Principales Ocultas de Markov con aplicación al reconocimiento de voz.

Cursos o talleres de extensión