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1. 研究目的与意义

本课题主要分为2个部分：一个是随机场模型的建立，另一个是如果把建立的随机场模型应用于字符识别。

我们生活在一个不确定的世界里，未来任何事情我们几乎都无法百分之百的预测，而概率为我们对世界的不同事情或状态建立了可信度这一模型，而可信度是随着世界变化不停改变的。

虽然概率论从17世纪就开始出现，但也是在最近被用于解决涉及多变量交互的复杂问题，并导致了概率图模型的出现。

2. 国内外研究现状分析

条件随机场模型是lafferty等人于2001年在最大熵模型和隐马尔可夫模型的基础上提出的一种无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。

crf最早是针对序列数据分析提出的，现已成功应用于自然语言处理、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。

目前基于 crfs 的主要系统实现有 crf，flexcrf，crf 近些年来,条件概率模型的研究得到了很大的发展。

3. 研究的基本内容与计划

一）随机场模型的建立1.特征函数的选择2.参数估计　　模型推断二）如果把建立的随机场模型应用于字符识别。

1.基于随机场模型的字符识别的算法框架2.训练数据的生成算法3.基于约束前向后向算法的字符识别可信度估计　　基于随机场模型的字符识别序号 教学周数 工作计划及进度安排1 Ⅱ(第 1周) 熟悉号码识别算法，编写程序，识别数字图像　2 Ⅱ(第 2周) 熟悉号码识别算法，编写程序，识别数字图像　3 Ⅱ(第3周) 熟悉号码识别算法，编写程序，识别英文字符图像　4 Ⅱ(第 4周) 编写程序，识别英文字符图像　5 Ⅱ(第 5周) 编写程序，识别字符图像　6 Ⅱ(第 6周) 编写程序，识别字符图像　7 Ⅱ(第 7周) 调整算法与程序，实现号码体识别　8 Ⅱ(第8周) 调整算法与程序，实现号码体识别　9 Ⅱ(第9周) 学院组织毕业设计中期检查　10 Ⅱ(第 10周) 撰写毕业论文，完善算法与程序　11 Ⅱ(第 11周) 撰写毕业论文，完善算法与程序　12 Ⅱ(第 12周) 撰写毕业论文13 Ⅱ(第 13周) 撰写毕业论文14 Ⅱ(第 14周) 撰写毕业论文15 Ⅱ(第 15周) 学院组织毕业论文检查　16 Ⅱ(第 16周) 修改毕业论文，准备答辩　 Ⅱ(第 17周) 修改毕业论文，准备答辩　 Ⅱ(第 18周) 准备答辩

4. 研究创新点

如果给定的MRF中每个随机变量下面还有观察值，我们要确定的是给定观察集合下，这个MRF的分布，也就是条件分布，那么这个MRF就称为CRF。

它的条件分布形式完全类似于MRF的分布形式，只不过多了一个观察集合x。