On hidden Markov models and cyclic strings for shape recognition

Shape descriptions and the corresponding matching techniques must be robust to noise and invariant to transformations for their use in recognition tasks. Most transformations are relatively easy to handle when contours are represented by strings. However, starting point invariance is difficult to achieve. One interesting possibility is the use of cyclic strings, which are strings that have no starting and final points. We propose new methodologies to use Hidden Markov Models to classify contours represented by cyclic strings. Experimental results show that our proposals outperform other methods in the literature

Circular pattern matching with k mismatches

The k-mismatch problem consists in computing the Hamming distance between a pattern P of length m and every length-m substring of a text T of length n, if this distance is no more than k. In many real-world applications, any cyclic shift of P is a relevant pattern, and thus one is interested in computing the minimal distance of every length-m substring of T and any cyclic shift of P. This is the circular pattern m

Clasificación de eritrocitos empleando modelos ocultos de Márkov

Se realiza un estudio del desempeño de los modelos ocultos de Márkov (HMM) en la clasificación morfológica supervisada de eritrocitos en muestras de sangre periférica de pacientes con anemia drepanocítica. Los contornos se representan de forma novedosa considerando las diferencias angulares en la curvatura de los puntos del mismo. El entrenamiento de cada modelo se realiza tanto con la descripción normal de los contornos como con la representación de la rotación de los mismos, para garantizar una mayor estabilidad en los parámetros estimados. Se desarrolla un proceso de validación cruzada de 5x1 para estimación del error. Se obtienen las medidas de sensibilidad, precisión y especificidad de la clasificación. Los mejores resultados en cuanto a sensibilidad se obtienen al clasificar eritrocitos pertenecientes a dos clases: normales (96%) y elongados (99%). Al considerar además una clase de eritrocitos con otras deformaciones los mejores resultados se obtienen realizando el entrenamiento de los modelos con la rotación de todos los contornos, que alcanzó sensibilidades de normales (94%), elongados (82%) y con otras deformaciones (76%). Palabras Clave: clasificación morfológica de eritrocitos, modelos ocultos de Márkov, representación de contornos

Circular pattern matching with k mismatches

We consider the circular pattern matching with k mismatches (k-CPM) problem in which one is to compute the minimal Hamming distance of every length-m substring of T and any cyclic rotation of P, if this distance is no more than k. It is a variation of the well-studied k-mismatch problem. A multitude of papers has been devoted