हस्तलेख मान्यता के लिए एचएमएम का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

Question

समस्या पारंपरिक हस्तलेख मान्यता से थोड़ा अलग है। मेरे पास एक डेटासेट है जो निम्नलिखित में से हजारों हैं। एक खींचे गए चरित्र के लिए, मेरे पास कई अनुक्रमिक (x, y) निर्देशांक हैं जहां कलम दबाया गया था। तो, यह अनुक्रमिक (अस्थायी) समस्या है।

मैं इस डेटा के आधार पर हस्तलिखित पात्रों को वर्गीकृत करने में सक्षम होना चाहता हूं, और सीखने के उद्देश्यों के लिए एचएमएम को लागू करना पसंद करूंगा। लेकिन, क्या यह सही दृष्टिकोण है? ऐसा करने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है?

1. अपने डेटा
2. पात्रों

की (शोर) अनुक्रम से एक शब्द पहचानने से एक चरित्र को पहचानने एक HMM प्रयोग किया जाता है:

Answer 1

यह समस्या वास्तव में दो समस्याओं का एक मिश्रण है शोर मापों से अलग राज्यों की एक सीमित संख्या के सबसे संभावित अनुक्रम को खोजने के लिए। यह वास्तव में समस्या 2 है, क्योंकि पृथक राज्यों के शोर माप ए-जेड, 0-9 अनुक्रम में एक दूसरे का पालन करते हैं।

समस्या 1 के लिए, एक एचएमएम बेकार है क्योंकि आप अंतर्निहित अनुक्रम में रूचि नहीं रखते हैं। आप जो चाहते हैं उसके बारे में जानकारी के साथ अपने हस्तलिखित अंक को बढ़ाने के लिए आप क्या चाहते हैं।

व्यक्तिगत रूप से, मैं नियमित रूप से अत्याधुनिक हस्तलेख मान्यता को कार्यान्वित करके शुरू करूंगा जो पहले से ही बहुत अच्छा है (संक्रामक तंत्रिका नेटवर्क या गहरी शिक्षा के साथ)। उसके बाद, आप इस बारे में जानकारी जोड़ सकते हैं कि यह कैसे लिखा गया था, उदाहरण के लिए घड़ी की दिशा/विपरीत दिशा में।

Answer 2

मुझे लगता है कि @ जेन्स द्वारा उल्लिखित दोनों समस्याओं में एचएमएम का उपयोग किया जा सकता है। मैं ऑनलाइन हस्तलेखन पर भी काम कर रहा हूं, और कई लेखों में एचएमएम का उपयोग किया जाता है। सबसे आसान तरीका इस तरह है:

1. एक सुविधा का चयन करें।
2. यदि चयनित सुविधा लगातार इसे अलग में परिवर्तित कर देती है।
3. एचएमएम पैरामीटर चुनें: टोपोलॉजी और # राज्यों।
4. एचएमएम का उपयोग कर ट्रेन चरित्र मॉडल। प्रत्येक वर्ग के लिए एक मॉडल।
5. परीक्षण सेट का उपयोग कर परीक्षण।

प्रत्येक आइटम के लिए

:

1. सरल फीचर वेक्टर जो लगातार अंक जोड़ता है का कोण है। आप डगलस & पेकर एल्गोरिदम द्वारा प्राप्त वैक्टर के कोण जैसे अधिक जटिल विशेषताओं का उपयोग कर सकते हैं।
2. विघटन के लिए सबसे आसान तरीका फ्रीमैन कोड का उपयोग कर रहा है, लेकिन क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जैसे के-साधन और जीएमएम का भी उपयोग किया जा सकता है।
3. एचएमएम टोपोलॉजीज: एर्गोडिक, बाएं-दाएं, बाकिस और रैखिक। राज्यों में से परीक्षण & त्रुटि से प्राप्त किया जा सकता है। एचएमएम पैरामीटर प्रत्येक मॉडल के लिए चर हो सकता है। # अवलोकनों का विघटन द्वारा निर्धारित किया जाता है। अवलोकन नमूने में चर लंबाई हो सकती है।
4. मैं केविन मर्फी एचएमएम टूलबॉक्स की सलाह देता हूं।
5. शुभकामनाएं।