**《非限制手寫字元分割中相關技術與演算法的研究》
利用hmm對分割問題建模,尋找分割路徑的問題轉換成尋找最大概率狀態序列的問題。
模型如圖,以字元寬度h長的方格作為單元,一行作為一層,從第一層到最後一層作為乙個時序序列t(第一層t1,第二層t2...),一行中n個方格單元為n個狀態,於是,尋找路徑路徑的問題轉換為尋找最大可能的狀態序列問題。
隱狀態就是n個不同的狀態,觀測狀態也是這n個不同的狀態,但是每個隱狀態的觀測發生概率不同。
至於hmm的其他模型引數可以參考**原文。
理解hmm,重點是理解hmm在於尋找一條最大可能的狀態轉移序列。
理解維特比演算法,重點是理解它的動態規劃的思想核心,先找到0~t-1的最大概率路徑,再找到0~t的最大概率路徑,而後者必定包含前者中的一條。
基於K 近鄰演算法的手寫字元識別
收集資料集,包括trainingdigits和testdigits資料夾,資料夾下是字元影象的二進位制文字檔案,大小為32 32,如下圖所示 首先介紹listdir,它能返回資料夾路徑下的所有子檔案 import os from os import listdir listdir r c users...
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