Effiziente invariante Musterklassifikation durch Einsatz von neuronalen Schichten mit fixierten Gewichten:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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1994
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INHALTSVERZEICHNIS
1. EINLEITUNG.4
2. KLASSISCHE INVARIANTE MUSTERERKENNUNGSVERFAHREN.7
2.1. MERKMALSGEWINNUNG AUS DEN MOMENTEN EINES BILDES.8
2.2. MERKMALE AUS KONTUREN.10
2.3. SONSTIGE VERFAHREN.12
3. NEURONALE NETZE.14
3.1. MODELL EINES NEURONS.14
3.2. KUENSTLICHE NEURONALE NETZE.15
3.3. ADALINE, PERCEPTRON, UND MULTILAYER PERCEPTRON.16
3 .4. VORWAERTS VERKNUEPFTE NETZE HOEHERER ORDNUNG.20
3.5. FESTVERDRAHTETE NETZE ODER SCHICHTEN.25
4. INVARIANTE KLASSIFIKATION IM ORTS-/FREQUENZ-PHASENRAUM.27
4.1. BEDEUTUNG DER GABORFUNKTIONEN FUER DIE LOKALE FOURIERANALYSE.27
4.2. GABORTRANSFORMATION.30
4.3. GABOR-JETS.33
4.4. AEHNLICHKEITSFUNKTIONAL FIIR GABORJETS.38
4.4.1. BEKANNTE BILDVERGLEICHSALGORITHMEN.44
4.5. DREHINVARIANTE ERKENNUNG MIT GABOIJETS.46
4.5.1. GABOIJETS UNTER ROTATIONEN.47
4.5.2. ROTATIONSINVARIANTE GABORDARSTELLUNG.50
4.5.3. AUSWAHL DER INFORMATIONSREICHSTEN JETS.51
4.6. SUCHE NACH EINEM STABILEN INVARIANTEN KLASSIFIKATIONS-
ALGORITHMUS.55
4.6.1. KLASSIFIKATION MIT INVARIANTEN JETS.55
4.6.2. REDUKTION DES SUCHRAUMES.61
4.6.3. INVARIANTE KLASSIFIKATION MIT NICHT INVARIANTEN GABOIJETS.65
4.7. SIMULATIONEN DES KLASSIFIKATIONSALGORITHMUS.68
4.8. STOEREMPFINDLICHKEIT VON GABOIJETS.72
4.8.1. EMPFINDLICHKEIT GEGEN STOERUNGEN DURCH RAUSCHEN.73
4.8.2. STOEREMPFINDLICHKEIT GEGEN STOERUNGEN DURCH VERDREHEN ODER
VERSCHIEBEN.78
4.8.3. VERBESSERN DER KLASSIFIKATION DURCH VERAENDERN DER PARAMETER
DER BERECHNUNG.82
4.9. RECHENAUFWAND DER VERWENDETEN METHODE.83
4.10. DISKUSSION.86
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
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5. KLASSIFIKATION VON BILDERN MIT VORWAERTSGERICHTETEN NETZEN HOEHERER
ORDNUNG.
88
5.1. INVARIANTE VORVERARBEITUNGSSCHICHTEN HOEHERER ORDNUNG.89
5 .
1
.
1
. PIXELRASTERGERECHTE TRANSFORMATIONEN.89
5.1.2. EINBAU DER GEOMETRIEBEDINGUNGEN IN DIE GEWICHTE.90
5.1.3. LERNEN EINES INVARIANTEN HONNS.
93
5.1.4. ABBILDUNG EINER EINGANGSSCHICHT HOEHERER ORDNUNG AUF EINE
FESTVERDRAHTETE VORVERARBEITUNGSEBENE MIT NACHFOLGENDER PERCEPTRON-
SCHICHT.
94
5.1.5. INVARIANZ GEGEN TRANSFORMATIONEN, DIE NICHT PIXELRASTERGERECHT
SIND.
5.1.6. VERSCHIEDENE GEOMETRISCHE MODELLE.
97
5.1.7. HONN ZWEITER ORDNUNG FUER ROTATIONS- UND TRANSLATIONSINVARIANTE
ERKENNUNG.
5.2. IMPLEMENTATION DES NETZES.
102
5.2.1. FESTSTELLUNG DER WIRKUNG DER RINGBREITEN .YY.107
5.2.2. MESSUNG DER ERKENNUNGSLEISTUNG DES SYSTEMS.115
5.2.3. ABSCHAETZUNG DES RECHENAUFWANDES.1
19
5.2.4. VERGLEICH DER ERKENNUNGSLEISTUNG MIT DER ERKENNUNGSLEISTUNG
DER GABOIJETMETHODE.121
5.3. BEGRENZUNG DER MOEGLICHEN DREHWINKEL BEI BEIBEHALTUNG DER
TRANSLATIONSINVARIANZ.
122
5.3.1. ANFORDERUNGEN AN EINE GEEIGNETE FUNKTION ZUR BRE
CHUNG DER
SYMMETRIE.
125
5.3.2. NORMIERUNG DER NETZEINGANGSGROESSE.129
5.3.3. ABSCHAETZUNG DER STOEREMPFINDLICHKEIT.130
5.3.4. UNTERSUCHUNG EINIGER SYMMETRIEBRECHENDER FUNKTIONEN.134
5.3.4.
1
. EXPONENTIALFUNKTION.
134
5.3.4.2. DIE EXPONENTIALFUNKTION IN EINEM NEURONALEN NETZ.136
5.3.4 3. VERWENDUNG GANZZAHLIGER POTENZEN:.
137
5.4. SIMULATIONEN ZUR BEGRENZT DREHINVARIANTEN KLASSIFIKATION.139
5.5. RUECKGEWINNUNG DER DREHWINKEL BEI GEDREHTEN MUSTERN.142
5.5.1. VORVERARBEITUNG.
143
5.5.2. WAHL DER DREHSENSITIVEN FUNKTION.
144
5.5.3. SYSTEMAUFBAU.
5.5.4. DARSTELLUNG DES WINKELS IN DER NETZWEIKAUSGABE.146
5.5.5. AUFBAU UND FUNKTION DES SEPARATEN NETZWERKES ZUR
WINKELERMITTLUNG.
5.6. SIMULATION DES SYSTEMS ZUR WINKELRUECKGEWINNUNG.
151
5.6.1. VERGLEICH SHONN GEGEN GROSSES MLP.152
2
5.6.2. MESSUNG DER ERREICHBAREN GENAUIGKEIT DER WINKELERMITTLUNG.153
6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK.155
7. DANKSAGUNG.158
8. ANHANG.159
9. LITERATURVERZEICHNIS.161
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