本文僅僅是乙個簡單的pgm在ocr方面的應用的實踐。
僅此記錄下來實現的思路。
ocr(optical character recognition)即是將手寫的文字用計算機自動的識別出來，然後輸送到計算機裡。
ocr目前仍然沒有完全成功的產品。但是不論ocr再進行優化，他的基本思路都是相同的。
在此，我僅僅使用到了兩個比較通用的ocr方面的優化方法進行說明。
首先最基本的，就是直接通過採集到的手寫體問題進行識別，我們假定前後的letters之間沒有任何的關聯。
使用softmax，dl或者任何一種你認為可行的分類演算法都可以，這個分類演算法的目的就是根據拿到的資訊給單詞表中的
每乙個備選letters進行打分（score），可能性高的letter的分高，反之則分低。
當然我們的假設是錯誤的，因為不論是在英文單詞裡還是在這世界上的任何一種語言，letters之間肯定是相關的，而且有些letters
本來外形就十分的相似，如果僅僅是建立letters之間不相關的模型進行ocr恐怕識別率不會很高。
鑑於此，對模型進行了優化，建立了乙個markov network，這裡假定了相鄰的letters之間是有關聯的，然後我們建立乙個表，
列出各種letters同時出現的概率的大小。
由於僅僅相鄰兩個letters的約束不夠強，於是再多加乙個聯絡，引入三個letters同時出現的score
有了基本思路和模型就可以來實現啦！
在實現的時候用到了python的乙個開源庫：pgmpy
具體安裝和使用文件在他們的官網上都有，真的挺好用。
如果有朋友發現不足的地方歡迎指正！
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