HMM在手寫字元分割中的應用
論文《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一個時序序列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論文原文。
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。
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