Fiche du document
21 juin 2004
- handle: 10670/1.cledgc
- archivesic: sic_00001219
info:eu-repo/semantics/OpenAccess
Mots-clés
Hidden Markov Models (HMM) Allographs Online handwriting Sequence clustering Semaine du Document Numérique (SDN 2004). Conférence Internationale Francophone sur l'Ecrit et le Document (CIFED 04). Modèles de Markov cachés (MMC) Allographes Ecriture en ligne Partitionnement de séquencesSujets proches
Markov models Markoff processes Analysis, Markov Models, Markov Markov analysis Chains, Markov Markov chains Processes, Markov Cadenas de Markov Procesos de Markov Procesos markovianos Markov, Modèles de Processus markoviens Chaînes de Markov Analyse markovienne Markov, Chaînes de Processus de Markov Modèles markoviens Markov, Analyse de Modèles de MarkovCiter ce document
Henri Binsztok et al., « Partitionnement de tracés manuscrits en ligne par modèles markoviens », HAL-SHS : sciences de l'information, de la communication et des bibliothèques, ID : 10670/1.cledgc
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Résumé
Nous présentons une approche pour le partitionnement non supervisé de séquences. Cette méthode est inspirée de méthodes d'apprentissage de la topologie de modèles markoviens et repose sur la définition d'une distance entre modèles de Markov. Ce type de technique peut être utilisé pour apprendre, à partir des données, des modèles de caractères markoviens ou bien pour identifier des allographes ou des styles d'écriture en ligne.