| 交互式训练样本获取方法 |
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| 引用本文： | 陈蔼祥. 交互式训练样本获取方法[J]. 计算机应用, 2015, 0(Z1) |
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| 作者姓名： | 陈蔼祥 |
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| 作者单位： | 广东财经大学 数学与统计学院,广州,510320 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金国际合作与交流项目(中德合作)，教育部重点项目，广东省自然科学基金资助项目，广州市科技和信息化局应用基础研究项目，广东省教育厅普通高校育苗工程项目(LYM10081)。 |
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| 摘 要： | 有监督学习算法是机器学习中的一类重要算法，该类算法要求外界提供含监督信号的样本作为训练数据。虽然机器学习领域提供了许多基准测试数据，但很多情况下需要自己生成训练样本。给出了一种交互式训练样本获取方法：通过对原始图像进行一种或多种混合的随机变换，用户挑选那些能被人眼识别的样本作为有效样本加以保存。实验结果表明，所提方法产生的图片能模拟摄像头在不同角度、姿态、光照、遮挡等各种复杂场景下拍摄的图像的效果。用系统生成的训练样本训练朴素贝叶斯(NB)分类器，能达到95.042%的识别精度，结果优于UCI人工字符集训练同样的NB分类器时88.4875%的识别精度。
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| 关 键 词： | 有监督学习 训练样本 仿射变换 分类器 朴素贝叶斯 |
Interactive obtaining method for training samples |
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| CHEN Aixiang?. Interactive obtaining method for training samples[J]. Journal of Computer Applications, 2015, 0(Z1) |
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| Authors: | CHEN Aixiang? |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | supervised learning training sample affine transform classifier naive Bayes |
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