Zur Mustererkennung auf der Grundlage vektorieller Dimensionen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Stuttgart
Inst. für Statik und Dynamik der Luft- und Raumfahrtkonstruktionen
1998
|
| Schriftenreihe: | Institut für Statik und Dynamik der Luft- und Raumfahrtkonstruktionen <Stuttgart>: Bericht aus dem Institut
23 |
| Schlagworte: | |
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| Beschreibung: | Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 1998 |
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INHALT
1
EINLEITUNG
1
1.1
MOTIVATION
.
1
1.2
UEBERBLICK
.
4
2
MOMENTENBASIERTE
MUSTERERKENNUNG
7
2.1
MOMENTENINVARIANTEN
.
8
2.1.1
REGULAERE
MOMENTE
.
8
2.1.2
ZENTRALMOMENTE
.
9
2.1.3
NORMIERTE
ZENTRALMOMENTE
.
11
2.2
RUECKTRANSFORMATION
.
13
2.3
ZERNIKE
INVARIANTEN
.
15
2.3.1
ZERNIKE
POLYNOME
.
15
2.3.2
KOMPLEXE
ZERNIKE
MOMENTE
.
15
2.3.3
BEZIEHUNG
ZWISCHEN
ZERNIKE-UND
ZENTRALMOMENTEN
.
16
2.4
MOMENTENINVARIANTEN
NACH
HU
.
17
3
DIMENSIONSANALYSE
19
3.1
DAS
PI-THEOREM
.
19
3.1.1
DEFINITION
.
19
3.1.2
DIE
DIMENSIONSMATRIX
.
20
3.1.3
KUGELUMSTROEMUNG
.
21
3.2
VEKTORIELLE
DIMENSIONEN
.
25
3.2.1
VEKTORIELLE
KRAEFTE
.
25
3.2.2
VEKTORIELLE
LAENGEN
.
26
4
DIMENSIONSANALYSE
IN
DER
MUSTERERKENNUNG
31
4.1
VEKTORIELLE
LAENGENDIMENSIONEN
.
32
4.1.1
PI-NORMIERTE
MOMENTE
.
33
4.1.2
RICHTUNGSSKALENINVARIANZ
.
35
4.2
DER
AEHNLICHKEITSBEGRIFF
.
38
4.2.1
DEFINITION
VON
AEHNLICHKEIT
.
38
4.2.2
AEHNLICHKEITSFUNKTIONEN
.
39
4.3
NORMIERUNG
AUF
EIN
BEZUGSOBJEKT
.
42
4.3.1
EXISTENZ
DES
GRENZWERTES
.
43
4.3.2
BERECHNUNG
DES
GRENZWERTES
.
46
4.3.3
AUSWIRKUNG
AUF
DIE
INVARIANTEN
.
48
4.4
BEISPIELE
.
50
4.4.1
RECHTECK
.
50
4.4.2
ELLIPSE
.
52
4.4.3
BETRACHTUNG
DER
INVARIANTEN
.
53
4.4.4
PI-NORMIERUNG
BEZUEGLICH
DES
RECHTECKS
.
54
4.4.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
56
5
BEISPIELE
FUER
DIE
RUECKTRANSFORMATION
59
5.1
VORBEMERKUNGEN
.
59
5.2
ANALYTISCHES
MUSTER
.
61
5.2.1
MERKMALE
.
61
5.2.2
RUECKTRANSFORMATION
.
65
5.3
DIGITALISIERTES
MUSTER
.
69
5.3.1
MERKMALE
.
70
5.3.2
RUECKTRANSFORMATION
.
72
5.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
75
VI
6
KLASSIFIKATION
MIT
NEURONALEN
NETZEN
77
6.1
EINLEITUNG
.
77
6.2
AUFBAU
EINES
NEURONALEN
NETZES
.
78
6.2.1
ISOLIERTES
NEURON
.
78
6.2.2
GESAMTSTRUKTUR
.
79
6.3
LERNVERFAHREN
.
80
6.3.1
BACKPROPAGATION
.
80
6.3.2
VARIANTEN
VON
BACKPROPAGATION
.
81
6.3.3
THRESHOLD
ACCEPTING
.
82
6.4
DIMENSIONSHOMOGENE
NEURONALE
NETZE
.
84
6.4.1
AUFBAU
.
84
6.4.2
GENERALISIERUNGSBEWEIS
.
85
6.5
KLASSIFIKATION
VON
FONTS
.
88
6.5.1
MERKMALSBILDUNG
.
88
6.5.2
ERGEBNISSE
.
90
7
ZUSAMMENFASSUNG
93
LITERATUR
97
BLLDVERZEICHNLS
103
TABELLENVERZELCHNLS
107
A
MATHEMATISCHE
ERGAENZUNGEN
109
A.1
WINKELDEFINITIONEN
.
109
A.2
HYPERGEOMETRISCHE
FUNKTIONEN
.
110
A.3
GRENZWERTBERECHNUNG
MIT
MAPLE
.
110
VII |
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