Представлено сравнение дискретных скрытых марковских моделей и свёрточных нейронных сетей для классификации изображений. После разбивки изображений на части целесообразно получить векторы, которые представляют локальные визуальные структуры, одновременно определяющие изображения глобально через пространственную последовательность. С использованием методов кластеризации создается алфавит из указанных векторов, а затем конструируются последовательности символов, которые описывают статистические модели, соответствующие классам изображений. Скрытые марковские модели в сочетании с методами квантования могут обрабатывать шум и искажения в наблюдениях для решения проблем компьютерного зрения, таких как классификация изображений с изменением освещения и перспект
скрытые марковские модели, классификация изображений, компьютерное зрение, распознавание образов