के लिए एचएमएम का उपयोग करके मैंने पृथक वर्णों (जैसे ढाल, पड़ोसी पिक्सेल वजन और ज्यामितीय गुणों की कई छवियों से विशेषताओं को निकाला है। मैं इस डेटा पर प्रशिक्षित क्लासिफायर के रूप में एचएमएम का उपयोग कैसे कर सकता हूं? सभी साहित्य मैं एचएमएम के बारे में पढ़ता हूं राज्यों और राज्य संक्रमणों को संदर्भित करता है लेकिन मैं इसे सुविधाओं और वर्ग लेबलिंग से कनेक्ट नहीं कर सकता। जेएएचएमएम के होम पेज पर उदाहरण मेरी समस्या से संबंधित नहीं है। मुझे एचएमएम का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह इसके लिए अन्य दृष्टिकोणों से बेहतर काम करेगा समस्या लेकिन इस परियोजना विषय पर कमी की वजह से।ऑफ़लाइन चरित्र पहचान
वहाँ ऑनलाइन पहचान के लिए this प्रश्न का उत्तर था, लेकिन मैं ऑफ़लाइन के लिए और एक छोटे से अधिक विस्तार में एक ही चाहते
संपादित करें: मैंने प्रत्येक चरित्र को वर्गों की निश्चित संख्या के साथ एक ग्रिड में विभाजित किया। अब मैं प्रत्येक ग्रिड ब्लॉक पर फीचर निष्कर्षण निष्पादित करने की योजना बना रहा हूं और इस प्रकार बाएं से दाएं और ऊपर से नीचे तक जाकर प्रत्येक नमूने के लिए विशेषताओं का अनुक्रम प्राप्त करता हूं।
यह एक HMM डेटा के अस्थायी भिन्नता लगता है, भले ही सही और ऊपर से नीचे बाएं से चरित्र नहीं बनाया गया है में सक्षम हो जाएगा एक HMM अर्थात के लिए एक पर्याप्त "अनुक्रम" का प्रतिनिधित्व करते हैं? यदि वैकल्पिक तरीके से सुझाव नहीं दिया जाता है।
क्या मुझे बहुत सारी सुविधाएं खिलानी चाहिए या कुछ के साथ शुरू करना चाहिए? मुझे कैसे पता चलेगा कि एचएमएम कम हो रहा है या यदि विशेषताएं खराब हैं? मैं जाहमएम का उपयोग कर रहा हूं।
स्ट्रोक सुविधाओं को निकालना कठिन है और ग्रिड सुविधाओं के साथ तार्किक रूप से संयुक्त नहीं किया जा सकता है?
शायद मैं गलतफहमी कर रहा हूं, लेकिन एचएमएम का उपयोग करने का पूरा बिंदु यादृच्छिक रूप से खींचे गए पात्रों के लिए नहीं है, लेकिन भाषा सांख्यिकी के कारण – vish