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Publié par | otto-von-guericke-universitat_magdeburg |
Publié le | 01 janvier 2008 |
Nombre de lectures | 10 |
Langue | Deutsch |
Poids de l'ouvrage | 1 Mo |
Extrait
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DisserGradesFingscDoktoringenieurrer.nat.(Dr.-Ing.)2008vDiscriminativonuthDipl.-Ing.(FH)quiumMarcelzurKatzSpgeb.ademiscamW01.Dr.-Ing.OktobPromotionsker05.1975desinaBonnergenehmigtClassiersdurcter:hDr.dieAndreasFendemakult?tProf.f?rTimElektrotecheidthnikolloundamInformationstecM?rzhenakderErlangungOtto-vtionon-GuerictkRecognitione-Univeakersit?tforMagdeburgeGutachhnikProf.
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OyTandotsmmywifeparenbZusammenfassungtraditionellenBedingtonzipiertdurcderheitdenwwungssystemacdiehsendenliertBedarfkaneinenSicundherheitsanwirdwerteilungenendungeneistausged?nndievEr-WkheennwirdungtersceinerLernsticPMerkmalsversondieanhandungsleistungderhnikStimmewzudereinemung.IninteressenscgistichtlinearewtenerpunktzurimdieBereiceithaucderWAuthendiesemtikhererkationsvdieerfahrenenngewwieorden.erstenTKlassiziererraditionellSpracbasierendassVher-infahrenImzurStandSprecdes,hermohprobdellierungheinKlassizierern,derbiniert.SprechererkhererkeineennSVMungArbscKernelh(SKLR),wnicerpunktm??igeiterungaufkgenerativhenenImKlassikmoationsmethoSKLRden,pwieheinlicbKlassenzuge-eispielswlieferteiseaufdeneiseGauss'scheinlichene.Miscechneuevungsumgebungerteilungs-Moimplemendellenei(GMMs).heInenderkleinej?ngerenf?rFen.orscennhdiskriminativungaufwdererdenangewje-wirddowcalshSKLRaucMethohErkalternativerlegeneeitenKlassikdemationsmethoTdentsprecwiehererkzumgro?eBeispielkdiehesSupphortdiskriminativVesonde-ectorkMachhineSprec(SVM)ennerfolgreicAlshAlternativinzurvwirderscdieserhiedeneneitGebietenSparsederLo-Musterer-Regressionkeineennte,ungheingesetzt.ErwBegr?ndetderine-derannstatistisclogistischenRegression,Lernorgestellt.theorieGegensatzzeicSVMhnendel-sicdiehdirektdieseaalternativosteriorienahrscKlassiziererhkdurceinerhh?rigkeineundsehrdahergutehGeneralisierungsf?higknat?rliceitWaus.eineAufgrundahrscdessenh-weitsausgaberdenZudieseZwsokgenanneinetenSprecdiskriminativennenkMethounddentiert,auczwhungezielthiedlicimErkBereicungsans?tzehth?lt,derf?rSprecsohererkeinenenngro?eunghprobalsImvielvErkersprecungsansatzhendererdenAnsatzezurdirektVdenerbektorenesserungparametrisiertenderheErkendetennesungsleistunggezeigt,diskutiert.soImohlRahmenSVMdieseraucFdieorscderhGMM-ungdeliegtderderennSc?bhsind.wzwerpunktAnsatzderein,vneuestenorliegendenderArbeceiteninhen-derSprecEnenntf?rwicLernsticklungenundonzipiert,InelctegrationGauss'scvMiscerscvhiedenermitdiskriminativenerinsbKlassizie-rererSKLR,inomdenBereichererkvigetestetDar?btiertenerArbhinausonwanerkerdenMedieninungs-dieserderArbf?h-eiterdenvh-ersceinschiedeneergleicMethoaktuellendenunserederhMerk-ennmalsextraktionTausAlleSpracerfahrenhsignaleninf?rtendiebankSprecwurdenhererkinennImungmitaufaufgro?enorscLern-erreicsticorgestelltenhprobungssystemeenertigeunesseretersucvheinzelnent.eilsystemenEsren.wirdpr?sengezeigt,VdasswderaufEinsatzternationalvannonSpracFdatenusionsans?tzenendieundmehrereinThl?gigeneilsystemeternationalenkpubliziert.omVbinierenhzuandereneinereitensignikdemanFtenhVstanderbhenesserungvderSprecErkennenngleicungsleistungwgegeno?bberErkdemungsleistungen.Einsatzoutput.Abstractsystem.Dueeectosubsystems.theforgroerwingapplicationneedrecognitionfordesignedsecuritapproacySKLRapplicationsMixturespeakeakverandrecognitionerformance.aseakthewbiometriccalledtaskdirectlyofthatauthentheticatingtrainingaandclaimandierenttrainingbbineyerformancevaluatedoicemedia.hasequalcurrenvidestlyreasonbvi-ecomewhicarecognitionfoforcusInofeinectorsterest.itTasraditionallyGMMapproacaheslargeinthatthewithareaSKLRofespmethoeaklargeershorecogni-hemestionawoferethemainlyapproacbasedrecognizedoningenerativourestate-of-the-artclassiersbliknaturallyeprobabilitGaussianorMixturenewMorecognitiond-telsimplemen(GMMs).includesHodierenwhes,evander,(themoretrainingrecenrsttlytheotherareclassiersfeaturelikparameterizedeframesSuppshoortoth,VellectorerformMacds.hinesapproac(SVMs)sphasystemvteisbbineseendelssuccessfullyeappliedtegratestotosevurthermore,eralveldsfeatureofforpatternrecognitionrecognition.tTheseItdiscriminativthatefusionclassiershwhicsubsystemshtarementheoreticallyrecognitionderivcomparisonedoffrompresenstatisticalarelearningintheorypobtainereainhighcomparisongeneralizationeakabilitwithyrev.signicanThereforerecognitionthesethereforesoprocalledadiscriminativyeFmethothisdsahaspvereenalsoronmenbiseenanddiscussedtedashatpromisingoapproacthapproactoonesplimitedecicallyoneimprolargevsoeextended)pdata.erformancetheofrecognitionspheakdiscriminativerclassiersrecognitionappliedsystems.onFvollofromwingspthishtrainandofisthoughwnt,bthisSVMwworkasfooutpcusestraditionalonmethotheIndevsecondelopmenhtstate-of-the-artandeakinrecognitiontegrationforofamoundierenoftdatadiscriminativdesignedecomclassiersGaussianinMoto(GMM)thediscriminativeldclassiersofinsptheeakinerthisrecog-Fnition.wAsinanestigatealternativteextractiontodsthespSVMerwoneamounpresenoftdata.theisSparsewnKerneltheLogisticofRegressionsc(SKLR),whicacomsparsethesenon-linearyieldexpansionsignicanofimprothee-wtelltheknopwninLogis-toticapplicationRegression.singleInAllcontedtrasthestoevSupponortternationallyVcor-ectororaMacwhinespublishedtheappropriateSKLRternationaldirectlyThemoofdelssptheerpsystemsosteriorotherprobabilitsystemsyealedoforclasstlymemetterbpershipandviiistateAurther,cthisknowifewledgmenytsmIcondencewturn!oulddolikmeebtogroupsexpressymnallyypushingsincerekgratitudemetoIProffamilyAndreasearsWnotendemSpuththeforHechisarmestsupptheirortwandthankshelpfulencouragemenadvisewotovyerforthetlastwythankears.andHesuppmadelastmwithoutywresearcvhppthanksossiblecolleaguesbvisationye.V.includingtsprung.meytotohistsgrouportatmantheys.Otto-vyon-Guericmkforepatience,univtrust.ersityyare.Otto-vIunivwishthetohsenthanksuppmencouragemenytocolleagues,thisespork.eciallydeeplyMartinmScfriendsha?ner,wholeSvforenortingKr?gerthroughoutandyEdinandAndelicwhomforthesiscounouldtlesshavealuableeenandossible.helpfulecialdiscussions.toMartin,ythankofyimprooutheatersoKunstrasenmanduchhFformwworldwidethanksclustermsuppparenort!forIsuppamandgratefulintoyProfaG?nAndtermMeierdearestfortoinytroAndreaducinghermet,tolistening,theandwNoorldit'sofourspThankseecduehtherecognition.on-GuericHisescienersitticandenfederalthSacusiasmAnhalthasnancialgivort.enwledgmenxknoAtsc