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基于马尔科夫随机场的粘连字符串切分算法
被引量：
5
1
作者
杨庆海
卢波
+2 位作者
颜子夜
黄沈滨
王海洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第4期258-262,共5页
粘连字符串模式复杂,难以通过基于传统图像处理的方法进行准确分割,针对该问题,提出一种基于机器学习的粘连字符串切分方法。包括训练和分割2个部分,对字符串之间的分割位置进行学习,对于输入的粘连字符串,利用马尔科夫随机场网络得到...
粘连字符串模式复杂,难以通过基于传统图像处理的方法进行准确分割,针对该问题,提出一种基于机器学习的粘连字符串切分方法。包括训练和分割2个部分,对字符串之间的分割位置进行学习,对于输入的粘连字符串,利用马尔科夫随机场网络得到各点可作为分割点的概率,在概率图上使用图像分割的算法确定分割位置。实验结果表明,该算法对模拟的粘连字符串、重叠字符串和真实的手写字符串都可以得到较好的分割结果。
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关键词
字符串切分
粘连字符串
机器学习
马尔科夫随机场
信念传播
概率图
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职称材料
题名
基于马尔科夫随机场的粘连字符串切分算法
被引量：
5
1
作者
杨庆海
卢波
颜子夜
黄沈滨
王海洁
机构
哈尔滨工业大学网络与信息中心
华润万东医疗装备股份有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第4期258-262,共5页
文摘
粘连字符串模式复杂,难以通过基于传统图像处理的方法进行准确分割,针对该问题,提出一种基于机器学习的粘连字符串切分方法。包括训练和分割2个部分,对字符串之间的分割位置进行学习,对于输入的粘连字符串,利用马尔科夫随机场网络得到各点可作为分割点的概率,在概率图上使用图像分割的算法确定分割位置。实验结果表明,该算法对模拟的粘连字符串、重叠字符串和真实的手写字符串都可以得到较好的分割结果。
关键词
字符串切分
粘连字符串
机器学习
马尔科夫随机场
信念传播
概率图
Keywords
string segmentation
touched string
machine learning
Markov random filed
belief propagation
probability map
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于马尔科夫随机场的粘连字符串切分算法
杨庆海
卢波
颜子夜
黄沈滨
王海洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
5
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