頁籤選單縮合
題 名 | 以GLVQ進行之手寫數字識別實驗 |
---|---|
作 者 | 張保忠; 徐克華; 許超智; 周國森; 王亮盛; | 書刊名 | 影像與識別 |
卷 期 | 4:4 1997.12[民86.12] |
頁 次 | 頁1-5 |
分類號 | 312.74 |
關鍵詞 | 手寫數字識別; GLVQ; Generalized learning vector quantization; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在本文中,介紹以GLVQ(Generalized Learning Vector Quantization)[1]進行 之一系列手寫數字識別實驗及結果,GLVQ是由Sato所提出,主要是針對LVQ(Learning Vector Quantization)[2],做一個更完整之延伸及改善。基本上LVQ最大的特點在於簡單、有效且 很容易應用於各種圖形識別系統中,然其缺點則在於收歛之完整性上,Sato所提出之GLVQ即 針對其收歛性做一個較完整之探討及改善,此外在本文中,我們也提出一個簡單而有效之拒 絕辨識模組。在實驗中,我們使用7000個手寫數字,亦即每一個數字各有700個樣本,其中 500個樣本用來訓練參考模型,100個樣本用來建立拒絕辨識之臨界參數值,而另100個樣本 則用來進行測試,實驗中每一個樣本均被轉換成一個155維度之特徵向量,在不考慮拒絕辨 識之條件下,LVQ之辨認率為94.6%,而GLVO則為95.9%。另一方面在11.4%的拒絕率下,以 GLVQ可得到僅1%的錯誤率。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。