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Résumé :
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Les modèles markoviens sont une famille de modèles statistiques pour le traitement, l’analyse, la classification de données structurées. Cet article est focalisé sur une instance de ces modèles, les modèles markoviens cachés (MMC), qui ont été et restent très utilisés dans des domaines de classification et d’étiquetage de séquences et de signaux complexes. Ils ont été intensivement utilisés pour des tâches liées au traitement de signaux et séquences véhiculant un message linguistique tels que le signal de parole RABINER (L.R.) - *, le signal d’écriture HU (J.), LIM (S.G.), BROWN (M.K.) - Writer independent on-line handwriting recognition using an hmm approach, le texte. Ils ont été également utilisés pour traiter divers autres types de signaux en bio-informatique, de séquences de navigation et d’interaction homme-machine, etc.
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