quality images in training data set

quality images in training data set X, each sample image is
associated with a N-WER i, which measures the document
image’s quality. Given the feature fi = [D
; R
]T of a document
image Ii, the goal of quality accessment is to find a
hypothesis H : fi ! i, which maps the feature fi of the
document image to a N-WER i.
Firstly, we calculate the N-WER for each document image
on both training set and testing set:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นภาพตัวอย่างแต่ละภาพในคุณภาพในการฝึกอบรมข้อมูลชุด Xเกี่ยวข้องกับ N-WER ที่วัดนั้นคุณภาพของภาพ กำหนดคุณลักษณะ fi = [D; R] เอกสาร Tภาพ Ii เป้าหมายของ accessment คุณภาพคือการ หาความสมมติฐาน H: ไร้สาย ฉัน ซึ่งไร้สายลักษณะของแผนผังเอกสารภาพการ N-WER ฉันประการแรก เราคำนวณ WER N ในรูปของเอกสารแต่ละทั้งชุดการฝึกอบรม และทดสอบชุด:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ภาพที่มีคุณภาพในข้อมูลการฝึกอบรมชุด X
แต่ละภาพตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับN-WER?
ฉันซึ่งมาตรการเอกสารคุณภาพของภาพของ ได้รับไฟคุณลักษณะ =
[D?; ?
R] T
ของเอกสารภาพIi เป้าหมายของ accessment
คุณภาพคือการหาสมมติฐานH: สาย! ?
ผมซึ่งแผนที่สายคุณลักษณะของ?. ภาพเอกสารไปยัง N-WER
ฉันประการแรกเราคำนวณN-WER
แต่ละภาพเอกสารในชุดฝึกอบรมทั้งในและชุดทดสอบ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ภาพที่มีคุณภาพในการฝึกแต่ละชุดข้อมูล x , ภาพตัวอย่าง
ที่เกี่ยวข้องกับ n-wer  ผมซึ่งการวัดคุณภาพเอกสาร
ภาพ . ระบุคุณลักษณะ Fi = [  D
;  R
] t ของเอกสาร
ภาพที่สอง เป้าหมายของ accessment คุณภาพหา
สมมติฐาน H : Fi !  ผมซึ่งแผนที่คุณลักษณะ Fi ของ
ภาพเอกสารการ n-wer  .
ก่อนอื่น เราคำนวณ n-wer สำหรับเอกสารแต่ละภาพ
ทั้งชุดฝึก และทดสอบการตั้งค่า :