Partially hidden Markov models

Forchhammer S.; Rissanen J.

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机译：部分隐藏的马尔可夫模型

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Partially hidden Markov models (PHMM) are introduced. They differ from the ordinary HMMs in that both the transition probabilities of the hidden states and the output probabilities are conditioned on past observations. As an illustration they are applied to black and white image compression where the hidden variables may be interpreted as representing noncausal pixels.

机译：介绍了部分隐藏的马尔可夫模型（PHMM）。它们与普通HMM的不同之处在于，隐藏状态的转移概率和输出概率均以过去的观察为条件。作为说明，它们被应用于黑白图像压缩，其中隐藏变量可以解释为表示非因果像素。

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来源
《IEEE Transactions on Information Theory》 |1996年第4期|P.1253-1256|共4页
作者
Forchhammer S.; Rissanen J.;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
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