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不同训练样本对识别系统的影响.pdf
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第 28 卷 第 11 期 计 算 机 学 报 Vol. 28 No. 11
2005 年 11 月 CHIN ESE J OU RNAL OF COMPU TERS Nov. 2005
不同训练样本对识别系统的影响
刘 刚 张洪刚 郭 军
(北京邮电大学信息工程学院 北京 100876)
摘 要 分析2了2训练样本对于识别系统2性2能的影响 ,将训练样本分为三种 : 好样本 、差样本和边界样本 ,分析了它
们在训练中所起的作用 ,并结合基于 HMM 的手写数字识别系统 ,给出了一种简单的边界样本定义和选择的方法 ;2
通过实验证明了采用边界样本训练可使系统误识率降低 17 51 % ,并证明了边界样本的重要性 ,且指出非边界样本
的存在会影响训练的效果.
关键词 训练样本 ;样本分类 ;边界样本 ; HMM
中图法分类号 TP391
The Influence of Different Training Samples to Recognition System
L IU Gang ZHAN G Hong Gang GUO J un
( School of Inf ormation Engineering , Bei j ing Universit y of Posts and Telecommunications , Bei j ing 100876)
Abstract In t he paper , t he influence of training sample to t he performance of recognition system
is analyzed. The training samples are classified into t hree classes : good sample , poor sample and
boundary sample. Combined with t he handwritten numeral recognition system based on HMM , a
simple method of definition and selection of boundary sample is given. The experimental result
shows t he miss recognition rate is reduced by 17 51 % by introducing boundary sample training ,
which verify the importance of boundary sample , t he existence of non boundary
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