h 3.12 Cấu trúc liên kết HMM với 3 trạng tái: a) Cấu trúc liên kết đầy đủ (Ergodic topology), b) Cấu trúc liên kết Left-Rigt Banded (LRB topology).
3.7.1. Sơ đồ chương trình thực nghiệm
Qua quá trình nghiên cứu chúng tôi đã tìm hiểu một số mẫu biểu diễn các trạng thái trên mô hình Markov, mô hình Markov, quá trình xử lý và nhận dạng... và đã xây dựng được sơ đồ của chương trình thực nghiệm như hình 3.19.
HMM
‘A’..’Z’
Tính xác suất xuất hiện ký hiệu cuối cùng của ký
tự cần nhận dạng Còn Hết max lưu vết q(t) Ảnh ký tự cần nhận dạng Tiền xử lý Trích lọc đặc trưng Kết quả nhận dạng
Hình 3.19. Sơ đồ chương trình thực nghiệm.
Hình 3.20. Giao diện chương trình nhận dạng chữ viết tay. Tiền xử lý
Trích rút đặc trưng
Dữ liệu chữ viết tay Chữ viết tay cần nhận dạng Trích rút đặc trưng Tiền xử lý Huấn luyện hệ thống Nhập dữ liệu Huấn luyện Hệ thống đã huấn luyện Kết quả nhận dạng Nhận dạng
Hình 3.20 là giao diện chương trình nhận dạng với đầy đủ các chức năng. Trong chương trình này phần Trích lọc đặc trưng được tách riêng, vì đối với quá trình Nhận dạng cũng như Máy học đều cần phải có bước trích lọc đặc trưng để lấy ra đặc trưng của chữ viết tay.
Bên cạnh đó chương trình còn có thêm chức năng nhập dữ liệu. Ở đây, dữ liệu được lưu trữ (lưu vào CSDL) là chuỗi codeword của các mẫu ký tự và chức năng máy học (xây dựng HMM của các ký tự) sẽ được thực hiện trước chức năng nhận dạng. Trong chương trình, chúng tôi không thực hiện lưu HMM vào CSDL vì nếu lưu thì:
- Lưu trữ và đọc dữ liệu sẽ khó khăn hơn nhiều (vì dữ liệu lưu trữ là hai ma trận, một ma trận hai chiều và một ma trận ba chiều).
- Nếu bổ sung thêm mẫu ký tự mới thì phải thực hiện lưu trữ (xóa cũ, ghi mới) và tính toán HMM lại từ đầu.