计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
31期
194-198
,共5页
二阶隐马尔可夫模型%笔画特征%聚类%数字识别
二階隱馬爾可伕模型%筆畫特徵%聚類%數字識彆
이계은마이가부모형%필화특정%취류%수자식별
针对传统隐马尔可夫模型(HMM)在识别对象时没有有效利用所识别对象的结构信息,提出了一种基于原图像分块的HMM.这种模型利用原图像的各个分块作为状态,因此具有相应的拓扑结构,可以为所识别对象的结构信息建模.为了增强模型的描述能力与精确性,采用二阶HMM,引入了终止状态,将其应用在手写数字识别中.考虑到手写数字的结构特点与模型的拓扑结构,提出了一种提取手写数字笔画特征的方法,即根据叉点提取各个笔段的特征向量.对MNIST字库进行测试,平均识别率为95.7％.
針對傳統隱馬爾可伕模型(HMM)在識彆對象時沒有有效利用所識彆對象的結構信息,提齣瞭一種基于原圖像分塊的HMM.這種模型利用原圖像的各箇分塊作為狀態,因此具有相應的拓撲結構,可以為所識彆對象的結構信息建模.為瞭增彊模型的描述能力與精確性,採用二階HMM,引入瞭終止狀態,將其應用在手寫數字識彆中.攷慮到手寫數字的結構特點與模型的拓撲結構,提齣瞭一種提取手寫數字筆畫特徵的方法,即根據扠點提取各箇筆段的特徵嚮量.對MNIST字庫進行測試,平均識彆率為95.7％.
침대전통은마이가부모형(HMM)재식별대상시몰유유효이용소식별대상적결구신식,제출료일충기우원도상분괴적HMM.저충모형이용원도상적각개분괴작위상태,인차구유상응적탁복결구,가이위소식별대상적결구신식건모.위료증강모형적묘술능력여정학성,채용이계HMM,인입료종지상태,장기응용재수사수자식별중.고필도수사수자적결구특점여모형적탁복결구,제출료일충제취수사수자필화특정적방법,즉근거차점제취각개필단적특정향량.대MNIST자고진행측시,평균식별솔위95.7％.
