【摘 要】
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近几年来,人们采用各种方法试图将1D隐马氏模型(HMM)[2]推广到2D隐马氏模型.令人失望的是由于在建立合适的2D模型及其计算上的复杂度问题上存在困难,前面的尝试都没有得到一
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近几年来,人们采用各种方法试图将1D隐马氏模型(HMM)[2]推广到2D隐马氏模型.令人失望的是由于在建立合适的2D模型及其计算上的复杂度问题上存在困难,前面的尝试都没有得到一个真实的2DHMM. 本文对于应用真实2D隐马氏模型(隐马氏网格随机场HMMRF)[1,4]进行手写字符识别问题提出新的框架,针对文献[1]中的单点最优算法给出局部最优的译码算法.HMMRF模型是1D隐马氏模型到2D的扩展,能更好的描述字符的2D特性.HMMRF在字符识别中的应用具有两个相--学习相和译码相.在学习相和译码相中我们的
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