HMM在手写数字结构信息建模中的应用

• 作者: 张磊 惠康华 李春利
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 二阶隐马尔可夫模型 笔画特征 聚类 数字识别
• 年，卷（期）: 2012,（31）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 194-198
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.31.043

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李春利	中国民航大学计算机学院	15	85	5.0	8.0
2	惠康华	中国民航大学计算机学院	15	59	4.0	7.0
3	张磊	中国民航大学计算机学院	20	42	4.0	5.0