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不同训练样本对识别系统的影响.pdf

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1 2 2 1 2 2 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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