不同训练样本对识别系统的影响

• 作者: 刘刚 张洪刚 郭军
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 训练样本 样本分类 边界样本 HMM
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1923-1928
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2005.11.020

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭军	北京邮电大学信息工程学院	101	1335	20.0	31.0
2	刘刚	北京邮电大学信息工程学院	60	430	13.0	18.0
3	张洪刚	北京邮电大学信息工程学院	18	295	12.0	17.0