【摘 要】
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本文提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上按照统计语法将各模型依概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更加可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.用26,000多个部件样本训练部件HMM模型,用汉字编码字符集第16区的9
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院(哈尔滨)
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本文提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上按照统计语法将各模型依概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更加可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.用26,000多个部件样本训练部件HMM模型,用汉字编码字符集第16区的94个汉字字样共65,800个样本对该区所涉及的部件进行改进性训练.我们提出的级联HMM方法的第一候选识别率为87.89﹪,基于分段的HMM识别方法的第一候选识别率为86.17﹪,降低错误识别率达12.4﹪.
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