Psychophysik und formale Beschreibung visueller Klassifikationsleistungen:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
2001
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| Beschreibung: | München, Univ., Med. Fak., Diss., 2001 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINFUEHRUNG
6
2
KATEGORISIERUNG
ALS
VISUELLE
DIFFERENZIERUNGSLEISTUNG
-
EIN
UEBERBLICK
9
2.1
DIE
KLASSISCHE
VORSTELLUNG
.
9
2.2
MODERNE
KATEGORISIERUNGSFORSCHUNG
.
9
2.2.1
BASISEBENEN-EFIEKTE
.
10
2.2.2
PROTOTYPEN-EFFEKTE
.
11
2.3
ZUSAMMENFASSUNG
.
12
3
ANATOMISCHE,
NEUROPHYSIOLOGISCHE
UND
NEUROPSYCHOLOGISCHE
GRUNDLAGEN
DER
MUSTERERKENNUNG
14
3.1
DIE
FUNKTIONELLE
ARCHITEKTUR
DER
SEHBAHN
BIS
ZU
VI
.
14
3.2
OBJEKTDARSTELLUNGEN
IM
INFEROTEMPORALCORTEX
.
17
3.3
NEUE
METHODEN
.
20
3.4
VISUELLE
AGNOSIEN
.
23
3.4.1
AGNOSIEN
IN
VORDEREN
BEREICHEN
.
23
3.4.2
ASSOZIATIVE
AGNOSIE
(OBJEKTAGNOSIE)
.
24
4
PSYCHOPHYSISCHE
EXPERIMENTE
ZUR
KLASSIFIKATION
VON
BILD
MUSTERN
26
4.1
GABORSIGNALE
ALS
VISUELLE
FILTER
.
26
4.2
TECHNISCHE
REALISIERUNG
.
28
4.3
PROZEDUR
DES
UEBERWACHTEN
LERNENS
.
30
4.4
LEMDAUER
UND
FEHLERRATE
.
32
4.5
VERGLEICH
VON
FOVEALEM
UND
PERIPHEREN
SEHEN
.
33
4.6
KLASSENUNTERSCHIEDE
.
35
4.7
HEMISPHAERENUNTERSCHIEDE
.
36
4.8
ASYMMETRIE
.
38
4.9
SUBJEKTIVES
EMPFINDEN
.
39
6
DER
PROTOTYPENANSATZ
ALS
MODELL
DER
INTERNEN
REPRAESENTA
TION
43
5.1
MINIMUM
DISTANCE
CLASSIFIER
.
43
5.2
'
VIRTUELLE
'
KONFIGURATIONEN
ALS
INTERNE
REPRAESENTATIONEN
.
44
5.3
DER
BAYES-ANSATZ
.
45
6
THEORIE
DER
AEHNLICHKEITSBASIERTEN
MODELLE
46
6.1
ABSTANDSMODELLE
.
47
6.1.1
GENERALIZED
CONTEXT
MODEL
(GCM)
.
47
6.1.2
PROBABILISTIC
PROTOTYPE
MODEL
(PPM)
.
49
6.2
GENERAL
RECOGNITION
THEORY
.
50
6.2.1
VERALLGEMEINERUNG
VON
SIGNAL-DETECTION-MODELLEN
.
50
6.2.2
IMPLEMENTIERUNG
MITTELS
VEKTORQUANTISIERUNG
.
52
6.3
VIRTUELLE
PROTOTYPEN
IM
KONTEXT
DES
BAYES-ANSATZES
.
6.3.1
PROBABILISTISCHE
VIRTUELLE
PROTOTYPEN
(PVP)
.
6.3.2
GENERALISIERUNG
DES
ABSTANDSEXPONENTEN:
DAS
GVP
MODELL
.
6.4
NETZWERKMODELLE
.
6.4.1
HYPERBF-ANSAETZE:
DER
PROBABILISTIC
NETWORK
CLASSI
FYER
(PNC)
.
7
QUANTIFIZIERUNG
DES
VERGLEICHES
-
METHODEN
UND
ERGEBNISSE
7.1
PROBLEMATIK
DER
QUALITAETSMASSE
.
7.1.1
INDIVIDUELLE
DATEN:
DER
RMS-ANSATZ
.
7.1.2
CHI-QUADRAT-STATISTIK
.
7.2
MULTIDIMENSIONALE
SKALIERUNG
.
7.2.1
KLASSENPROTOTYPEN
.
7.2.2
PSEUDOINVERSE
.
7.2.3
ABSTANDSVEKTOREN
.
7.2.4
PROKRUSTESTRANSFORMATION
.
7.3
GEWICHTUNG
DER
MERKMALSRAUMDIMENSIONEN
.
7.3.1
GEWICHTUNGSMASSE
FUER
PROTOTYPENANSAETZE
.
7.4
NUMERISCHE
REALISIERUNG
.
7.5
RESULTATE
.
7.5.1
RMS
UND
CHI-QUADRAT
.
7.5.2
GEWICHTE
DER
EVENNESS
UND
ODDNESS-DIMENSIONEN
.
.
7.5.3
MDS-RESULTATE
.
7.5.4
RECHENZEITVERBRAUCH
.
7.5.5
Z
USAMMENFASSUNG
.
8
GENERALISIERUNG
8.1
GENERALISIERUNG
IN
AEHNLICHKEITSBASIERTEN
MODELLEN
.
8.2
GENERALISIERUNG
VON
PROTOTYPEN-VERZERRUNG
DER
MERKMALS
RAUMGEOMETRIE
.
8.3
MATHEMATISCHE
BESCHREIBUNG
.
8.3.1
TENSORANALYSIS
.
8.3.2
ANSATZ
MIT
GREENSFUNKTIONEN
.
8.4
MODELLIERUNG
.
8.4.1
PROTOTYPENBASIERTE
VERZERRUNG
.
8.4.2
EXEMPLARBASIERTE
VERZERRUNG
.
8.5
VERZERRUNG
MIT
VORHERGEHENDER
TRANSFORMATION
.
8.5.1
THEORIE
.
8.5.2
RESULTATE
.
8.6
VERGLEICH
DER
GENERALISIERUNGSLEISTUNG
VERSCHIEDENER
MODELLE
93
IQ
S
KO
Q
'0
C
0
0
0
0
C
0
'0
(
0
'0
C
O
0
C
0
C
0
F
R
-
B
'
F
R
-
F
R
-
QO
00
O
O
O
O
C
O
C
O
C
O
O
O
O
O
OE
LFFLC
)
4
9
DYNAMIK
DES
LERNENS
VISUELLER
KATEGORIEN
96
9.1
GEWINNUNG
SINNVOLLER
ROHDATEN
.
96
9.1.1
EXPONENTIELLE
GEWICHTUNG
.
96
9.1.2
GAUFIFENSTER
.
97
9.1.3
INSTANTANE
MODELLIERUNG
.
98
9.2
CHARAKTERISTISCHE
PARAMETER
.
98
9.3
ANALOGIEN
ZWISCHEN
KLASSIFIKATIONSVERHALTEN
BEI
UEBERWACHTEM
LERNEN
UND
DER
EVOLUTION
EINES
THERMODYNAMISCHEN
SYSTEMS
99
9.4
'
TEMPERATUR
'
ALS
CHARAKTERISTISCHER
PARAMETER
.
100
9.5
DATENVISUALISIERUNG
.
101
9.5.1
VIDEOSEQUENZEN
.
102
9.5.2
'
SPRUENGE
'
IM
LERNVERHALTEN
.
102
9.5.3
CHARAKTERISTISCHE
ZUSTAENDE
.
102
9.5.4
KONKURRIERENDE
PROTOTYPEN
.
106
9.6
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
MODELLEN
.
107
9.7
MULTIDIMENSIONALE
SKALIERUNG
.
109
9.8
ZUSAMMENFASSUNG
DER
UNTERSUCHUNG
DER
DYNAMIK
.
112
10
ZUSAMMENFASSUNG
115
11
LITERATUR
118
12
LEBENSLAUF
126
5 |
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