Assoziative Methoden zur Mustererkennung:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
1995
|
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INHALT
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
ZIELSETZUNG
UND
STRUKTUR
DER
ARBEIT
.
1
1.2
DER
MUSTERBEGRIFF
ALLGEMEIN
.
4
1.2.1
DER
MUSTERBEGRIFF
IN
DER
INFORMATIONSVERARBEITUNG
.
4
1.3
DAS
PROBLEM
DER
MUSTERERKENNUNG
.
5
1.4
KLASSIFIKATIONSMETHODEN
.
6
1.4.1
ABSTANDSKLASSIFIKATION
.
6
1.4.2
REGELBASIERTE
KLASSIFIKATION
.
7
1.4.3
STATISTISCHE
METHODEN
.
7
1.4.4
KLASSIFIKATION
DURCH
ASSOZIATIVE
SPEICHER
.
7
1.4.4.1
NEURONALE
KLASSIFIKATION
.
8
1.4.4.2
ASSOZIATIVE
SPEICHER
MIT
LOKALER
SPEICHERUNG
.
8
1.5
DER
PARADIGMENSTREIT
.
8
1.6
ZUR
GESCHICHTE
VON
AUTOMATISCHEN
MUSTERERKENNUNGSSYSTEMEN
.
9
1.7
ZUR
BEDEUTUNG
VON
MUSTERERKENNUNGSSYSTEMEN
.
10
1.7.1
AKTUELLE
MUSTERERKENNUNGSSYSTEME
.
10
1.7.2
FESTE
KLASSIFIKATOREN
.
11
1.7.3
DEKODIERUNG
DER
GESPEICHERTEN
MUSTER
.
11
1.7.4
MASKIERUNG
.
12
2
ASSOZIATIVE
SPEICHER
UND
PROZESSOREN
.
-
.
13
2.1
DAS
ASSOZIATIVE
OPERATIONSPRINZIP
.
13
2.2
ASSOZIATIVE
OPERATIONEN
.
14
2.2.1
DIE
SELEKTIONSPHASE
A
.
14
2.2.2
DIE
AKTIONSPHASE
A
.
15
2.2.3
ASSOZIATIVE
SPEICHER
MIT
LOKALER
SPEICHERUNG
.
15
2.2.3.1
DAS
ASSOZIATIVE
SPEICHERPROBLEM
.
15
2.2.4
ASSOZIATIVE
PROZESSOREN
.
16
2.2.4.1
DAS
ASSOZIATIVE
VERARBEITUNGSPROBLEM
.
16
2.3
PARALLELISMUS
IN
ASSOZIATIVEN
FUNKTIONEN
.
16
2.3.1
PARALLELISMUS
IN
DER
SELEKTIONSPHASE
.
16
2.3.2
PARALLELISMUS
IN
DER
AKTIONSPHASE
.
17
2.3.3
PARALLELISMUS
UND
KOMPLEXITAET
.
17
2.4
IMPLEMENTIERUNGSFORMEN
.
18
2.4.1
DIE
VOLLPARALLELE
IMPLEMENTIERUNGSFORM
.
18
2.4.2
DIE
BIT-PARALLELE
WORT-SEQUENTIELLE
IMPLEMENTIERUNGSFORM
.
19
2.4.3
DIE
BIT-SEQUENTIELLE
WORT-PARALLELE
IMPLEMENTIERUNGSFORM
.
21
2.4.4
DIE
SEQUENTIELLE
IMPLEMENTIERUNGSFORM
.
21
2.4.5
MISCHFORMEN
.
22
2.5
IMPLEMENTIERUNG
ASSOZIATIVER
SPEICHER
UND
PROZESSOREN
MIT
LOKALER
SPEICHERUNG
.
24
2.5.1
PRINZIPIELLER
AUFBAU
INHALTSADRESSIERBARER
SPEICHER
MIT
LOKALER
SPEICHERUNG
.
24
2.5.2
IMPLEMENTIERUNGEN
UND
KONZEPTE
ASSOZIATIVER
SPEICHER
UND
PROZESSOREN
.
27
2.6
DIE
PROGRAMMIERUNG
ASSOZIATIVER
ARCHITEKTUREN
.
32
2.6.1
ASSOZIATIVE
SPRACHEN
.
33
2.6.2
MODIFIZIERTE
STANDARDSPRACHEN
.
33
2.6.3
ASSOZIATIVE
FUNKTIONSBIBLIOTHEKEN
.
33
2.6.4
UNTERSTUETZUNG
SPEZIELLER
KONSTRUKTE
HOEHERER
PROGRAMMIERSPRACHEN
.
34
2.7
LOKALE
SPEICHER
VS.
VERTEILTE
SPEICHER
.
34
3
MUSTERERKENNUNG
.
37
3.1
DEFINITIONEN
.
37
3.1.1
EINFACHE
MUSTER
.
37
3.1.2
ERWEITERTE
MUSTER
.
37
3.1.3
MUSTERALPHABET
.
38
3.2
DER
MUSTERERKENNUNGSBEGRIFF
.
38
3.3
DER
AEHNLICHKEITSBEGRIFF
NACH
DEM
ABSTANDS-PRINZIP
.
39
3.3.1
DER
EUKLIDISCHE
ABSTAND
.
39
3.3.2
DIE
HAMMING-DISTANZ
.
40
3.4
MUSTERERKENNUNG
DURCH
ASSOZIATIVE
GRUNDFUNKTIONEN
.
41
3.4.1
ASSOZIATIVE
GRUNDFUNKTIONEN
.
41
3.4.1.1
DER
BITWEISE
VERGLEICH
.
42
3.4.1.2
DER
BITWEISE
MASKIERTE
VERGLEICH
(MASKIERTE
SUCHE,
MASKIERTE
AEQUIVALENZ)
.
42
3.4.1.3
DIE
MINIMUM-UND
MAXIMUM-OPERATIONEN
.
43
3.4.2
DISTANZBERECHNUNGEN
DURCH
ASSOZIATIVE
GRUNDFUNKTIONEN
.
43
3.4.2.1
EIN
EINFACHES
ASSOZIATIVES MUSTERERKENNUNGSVERFAHREN
(EXACT-MATCH)
.
43
3.4.2.2
KOMPLEXITAET
DES
EXACT-MATCH-VERFAHRENS
.
44
3.4.3
EIN
VERFEINERTES
ASSOZIATIVES
MUSTERERKENNUNGSVERFAHREN
(BEST-MATCH)
.
45
3.4.3.1
FRAGMENTIERUNG
VON
MUSTERN
.
45
3.4.3.2
DIE
BEST-MATCH-METHODE
.
47
3.4.3.3
KOMPLEXITAET
DES
VERFAHRENS
.
48
3.4.3.4
FRAGMENTIERUNGSFORMEN
VON
MUSTERN
.
48
3.4.4
DIE
BERECHNUNG
DER
MASKIERBAREN
HAMMING-DISTANZ
DURCH
DIE
BEST-MATCH-METHODE
.
51
3.4.5
EIN
EINFACHES
SCHRIFTERKENNUNGSVERFAHREN
AUF
DEM
ASSOZIATIVPROZESSOR
AM
3
.
51
4
DAS
MHD-VERFAHREN
S3
4.1
DIE
MASKIERBARE
HAMMING-DISTANZ
(MHD)
.
53
4.2
MUSTERKLASSIFIKATION
MIT
DER
MHD-METHODE
.
54
4.2.1
KOMPLEXITAET
DES
MHD-MUSTERERKENNUNGSVERFAHRENS
.
54
4.3
DIE
DATENBASIS
.
55
4.3.1
LINEARE
ORDNUNG
.
56
4.3.2
QUAD-TREES
.
57
4.3.3
SPARSE-TECHNIKEN
.
64
4.3.4
HYBRIDE
VERFAHREN
.
66
4.4
DIE
MASKIERUNG
.
68
4.5
BEWERTUNG
DER
LEISTUNGSFAEHIGKEIT
DES
MHD-VERFAHRENS
.
69
5
DIE
IMPLEMENTIERUNG
DES
MHD-SPEICHERS
.
71
5.1
ZUR
METHODIK
DER
IMPLEMENTIERUNG
.
72
5.2
DIE
SOFTWAREIMPLEMENTIERUNG
DER
MHD-METHODE
.
76
5.2.1
DIE
FUNKTIONEN
DER
KLASSE
MHD_BASE
.
79
5.2.2
DIE
IMPLEMENTIERUNG
DER
KLASSE
MHD_FACE
FUER
PERSONAL
COMPUTER
UNTER
MS-DOS
.
85
5.3
DER
MHD-KOPROZESSOR
.
87
5.3.1
AUFBAU
UND
FUNKTIONSWEISE
DES
KOPROZESSORS
.
89
5.3.1.1
DIE
SOFTWARE
ZUR
BEDIENUNG
DER
HARDWARE-SCHNITTSTELLE
.
89
5.3.2
OPTIMIERUNG
UND
EFFIZIENZ
DER
KOPROZESSOREN
.
91
5.3.2.1
PARALLELBETRIEB
UND
AUTOMATISCHER
LASTAUSGLEICH
.
91
5.3.2.2
EFFIZIENZ
UND
MAXIMALLEISTUNG
PARALLELER
MHD-KOPROZESSOREN
.
92
5.3.2.3
DAS
ABSOLUTE
RECHENZEITVERHALTEN
DER
IMPLEMENTIERTEN
KOPROZESSOREN
.
92
5.4
DIE
VLSI-IMPLEMENTIERUNG
DES
MHD-SPEICHERS
.
94
5.4.1
DIE
SCHRITTWEISE
MIGRATION
DER
MHD-METHODE
IN
HARDWARE
.
94
5.4.2
DIE
ARCHITEKTUR
DES
MHD-SPEICHERS
.
94
5.4.2.4
DIE
MHD-EINHEITEN
.
95
5.4.2.5
DIE
BOA-EINHEIT
.
96
5.4.2.6
MULTI-MATCH-RESOLVER
UND
KODIERER
.
96
5.4.3
EIN
KONZEPT
ZUR
IMPLEMENTIERUNG
DES
VOLLPARALLELEN
MHD-SPEICHERS
.
96
5.4.3.1
DIE
REALISIERUNG
DER
MHD-EINHEITEN
.
96
5.4.3.2
DIE
REALISIERUNG
DER
BOA-EINHEIT
.
97
5.4.3.3
DIE
REALISIERUNG
DER
TREFFERAUFLOESUNG
.
99
5.4.3.4
DIE
VERIFIKATION
DES
VOLLPARALLELEN
MHD-SPEICHERS
.
100
5.4.4
DIE
AUFLOESUNG
DER
SCHALTUNG
.
103
5.4.5
FLAECHENBEDARF
.
104
5.5
ASSOZIATIVE
SPEICHER
MIT
VERTEILTER
SPEICHERUNG
.
105
5.5.1
DIE
ASSOZIATIVE
MATRIX
.
106
5.5.2
DER
HOPFIELD-SPEICHER
.
107
5.5.3
DER
SDM-SPEICHER
.
108
5.6
MHD-SPEICHER
VS.
NEURONALE
NETZE
.
109
6
DIE
ARCHITEKTUR
EINES
MHD-BASIERTEN
MUSTERERKENNUNGSSYSTEMS
(AQUIRE)
111
6.1
DER
PRAEPROZESSOR
.
112
6.2
DAS
REGELBASIERTE
ENTSCHEIDUNGSSYSTEM
.
113
7
HANDSCHRIFTERKENNUNG
MIT
DER
AQUIRE-ARCHITEKTUR
.
115
7.1
DER
SPEZIELLE
PRAEPROZESSOR
ZUR
HANDSCHRIFTERKENNUNG
.
116
7.1.1
DIGITALISIERTE
HANDSCHRIFTLICHE
ZEICHEN
.
116
7.1.2
FILTERUNG
.
117
7.1.3
NORMALISIERUNG
.
118
7.1.4
REDUKTION
.
121
7.1.5
ERGAENZUNG
.
122
7.1.6
7.2
EXTRAKTION
DES
SUCHWORTES
FUER
DAS
MHD-MODUL
.
DAS
MASKIERUNGSVERFAHREN
ZUR
ERKENNUNG
HANDSCHRIFTLICHER
MUSTER
.
123
124
7.2.1
DIE
ENTROPIE
EINER
MUSTERKLASSE
.
125
7.2.2
DIE
VERDICKUNG
DER
MUSTER
.
127
7.2.3
DIE
BERECHNUNG
DES
MASKENARGUMENTES
.
128
7.2.4
DIE
OPTIMIERUNG
DER
MHD-METHODE
.
131
7.3
DIE
KONFIGURATION
DES
MAGIC-MODULS
ZUR
HANDSCHRIFTERKENNUNG
.
134
7.3.1
KONFLIKTE
.
134
7.3.2
KONFLIKTAUFLOESUNG
.
135
7.4
ANWENDUNGSGEBIETE
FUER
HANDSCHRIFTERKENNUNGSSYSTEME
.
138
7.4.1
MOBILE
DATENVERARBEITUNG
.
139
7.4.2
DIE
SPEZIELLE
OPTIMIERUNG
DES
HANDSCHRIFTERKENNUNGSSYSTEMS
FUER
PEN-COMPUTER
.
140
7.5
BEWERTUNG
DES
ERKENNUNGSSYSTEMS
.
141
8
LERNVERFAHREN
UND
QUALITATIVE
OPTIMIERUNG
.
145
8.1
DAS
ERFASSUNGSSYSTEM
AQ-SAMP
.
146
8.2
DER
SYMBOLGENERATOR
UND
EDITOR
AQ-EDIT
.
147
8.3
DAS
AUTOMATISCHE
SELEKTIONSVERFAHREN
AQ-SEL
.
147
8.4
DIE
TESTPHASE
MIT
AQ-TEST
.
147
9
ZUSAMMENFASSUNG
UND
VORSCHLAEGE
FUER
ZUKUENFTIGE
ARBEITEN
_
149
9.1
SPRACHERKENNUNG
MIT
DER
AQUIRE-ARCHITEKTUR
.
150
9.1.1
DIE
KONFIGURATION
EINES
PRAEPROZESSORS
.
152
9.1.1.1
DIE
SPEKTRALE
ANALYSE
.
152
9.1.1.2
DIE
NORMALISIERUNG
DER
SPEKTREN
.
157
9.1.1.3
DIE
KODIERUNG
DER
SPEKTREN
.
157
9.1.1.4
DIE
MASKIERUNG
.
158
9.1.2
IMPLEMENTIERUNG
.
159
9.1.3
DIE
ENTWICKLUNG
EINES
ENTSCHEIDUNGSSYSTEMS
.
160
9.1.4
VORTEILE
DES
MHD-VERFAHRENS
.
161
9.2
DIE
VLSI-IMPLEMENTIERUNG
DES
VOLLPARALLELEN
MHD-SPEICHER
.
161
9.3
ANWENDUNGEN
DER
MHD-METHODE
IN
DER
MUSTERERKENNUNG
.
162
9.4
VERGLEICH
MIT
NEURONALEN
BERECHNUNGSMODEILEN
.
162
9.5
THEORETISCHE
UNTERSUCHUNGEN
ZUR
MASKIERUNG
.
162
9.6
FEHLERKORREKTURVERFAHREN
.
163
ANHANG
A
SYMBOLE.
-
-.
-
.
-.
.
-
.
-
-
-
.
169
B
ABKUERZUNGEN.
-
.
-.
-
170
C
LEBENSLAUF.
-
-
-
.
-
-
.
-
-
-
-
-.
-
.
-
-
-
-
-
.
.
-
171 |
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