不同训练样本对识别系统的影响

来源 :计算机学报 | 被引量 : 10次 | 上传用户：habenladan

【摘要】

：

分析了训练样本对于识别系统性能的影响,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;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.

【作者】

：

刘刚张洪刚郭军

【机构】

：

北京邮电大学信息工程学院

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2005年11期

【关键词】

：

训练样本样本分类边界样本 HMM training sample sample classifying boundary sample HMM

【基金项目】

：

新材料领域项目，中国科学院资助项目

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