1. Contexte, applications et modélisation
Les modèles de Markov cachés (MMC) sont des modèles statistiques définis par un ensemble de paramètres qui sont appris sur un corpus de données d’apprentissage. Ils implémentent une densité de probabilité sur les données séquentielles.
1.1 Illustration d’une application des MMC
La figure 1 illustre l’application principale des MMC pour la reconnaissance de l’écriture manuscrite. Les systèmes à base de MMC permettent à partir d’une image d’un mot manuscrit d’identifier la séquence des caractères le composant, ce qui signifie...
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Contexte, applications et modélisation
Chaînes de Markov et automates probabilistes à états finis
Sources bibliographiques
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