【24h】

SAMPLE SELECTION BASED ON MINIMUM LIKELIHOOD RATIO

机译:基于最小似然比的样本选择

获取原文

摘要

Training data have important effect on recognition system performance.This paper proposes an algorithm of sample selection based on Minimum Likelihood Ratio (MLR) which obtaining boundary samples for training.The experiment results show that this method is effective in improving performance of the recognition system.
机译:训练数据对识别系统的性能有重要影响。本文提出了一种基于最小似然比(MLR)的样本选择算法,该算法可以得到边界样本进行训练。实验结果表明,该方法对提高识别系统的性能是有效的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号