OCR hmm modele de markov

资 源 简 介

OCR hmm modele de markov

详 情 说 明

Le modèle de Markov caché (HMM) est une approche probabiliste puissante pour les systèmes de reconnaissance optique de caractères (OCR). Ces modèles permettent de capturer les dépendances temporelles entre les observations, ce qui est particulièrement utile pour l'analyse de séquences de caractères.

Un HMM pour OCR repose sur trois composants clés : les états cachés (caractères à reconnaître), les observations (pixels ou caractéristiques extraites de l'image), et les probabilités de transition entre états. Le modèle apprend ces paramètres à partir de données d'entraînement pour ensuite déduire la séquence de caractères la plus probable correspondant à une nouvelle image de texte.

L'avantage principal des HMM en OCR réside dans leur capacité à gérer les variations d'écriture et le bruit dans les images. En modélisant explicitement la probabilité des transitions entre caractères (par exemple la probabilité qu'un 'q' soit suivi d'un 'u'), le système peut améliorer significativement sa précision par rapport à des approches purement basées sur la reconnaissance de caractères isolés.