In computerized recognition having multiple experts, a method and system is
described that obtains an optimum value for an expert tuning parameter in
a single pass over sample tuning data. Each tuning sample is applied to
two experts, resulting in scores from which ranges of parameters that
correct incorrect recognition errors without changing correct results for
that sample are determined. To determine the range data for a given
sample, the experts return scores for each prototype in a database, the
scores separated into matching and non-matching scores. The matching and
non-matching scores from each expert are compared, providing upper and
lower bounds defining ranges. Maxima and minima histograms track upper and
lower bound range data, respectively. An analysis of the histograms based
on the full set of tuning samples provides the optimum value. For tuning
multiple parameters, each parameter may be optimized by this method in
isolation, and then iterated.
In der automatisierten Anerkennung, die mehrere Experten hat, wird eine Methode und ein System beschrieben, das einen optimalen Wert für einen sachverständigen abstimmenden Parameter in einem einzelnen Durchlauf über Beispielabstimmenden Daten erhält. Jede abstimmende Probe wird an zwei Experten angewendet, und das von denen in den Kerben Strecken der Parameter resultiert, die korrekte falsche Anerkennung Störungen, ohne korrekte Resultate für diese Probe zu ändern, werden festgestellt. Die Strecke Daten für eine gegebene Probe, die Experten Rückholkerben für jeden Prototyp in einer Datenbank, die Kerben feststellen getrennt in die zusammenpassenden und nicht-zusammenpassenden Kerben. Die zusammenpassenden und nicht-zusammenpassenden Kerben von jedem Experten werden verglichen und stellen die oberen und untereren Limits Strecken definierend bereit. Maxima und Minimumhistogramme spüren Daten Strecke des oberen und untereren Limits, beziehungsweise auf. Eine Analyse der Histogramme, die auf dem vollen Satz der abstimmenden Proben basieren, liefert den optimalen Wert. Für das Abstimmen der mehrfachen Parameter, kann jeder Parameter isoliert dadurch optimiert werden, und dann wiederholt werden.
