Zusammenfassung - Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

7 Fusion
zusammenfassen:
�
¯S(k) = k
n
1 /n · ∑
i=0
S i mit k ∈ R (7.5)
Bei Wahl von k = 1 ergäbe sich erneut das arithmetische, bei k = 2 das quadratische, bei
k = −1 das harmonische und bei k → 0 das geometrische Mittel. Die Funktionen min und
max entsprächen den Fällen k → ∞ beziehungsweise k → −∞.
Die Diagramme in Abbildung 7.4 zeigen die Werte der Ähnlichkeitsvektoren dreier Suchanfragen.
Das oberste Diagramm stellt dabei den Vektor der originalen Suche dar. Zusätzlich zu
den Ähnlichkeitswerten sind jene fünf Indexstellen durch Pfeile markiert, an denen im optimalen
Fall Treffer erwartet werden. (Diese manuelle Auszeichnung erfolgte nach Kontrolle
des Handschriftdokumentes.) Das mittlere und das untere Diagramm zeigt jeweils den Ähnlichkeitsvektor
für die Suche nach dem besten beziehungsweise zweitbesten Treffer aus der
oberen Suche.
In Abbildung 7.5 sind beispielhaft die Verknüpfungen der zuvor beschriebenen Ähnlichkeitsvektoren
mittels der Maximum-, Minimum- und Durchschnittsfunktion zu sehen. Erkennbar
ist, dass durch die Maximumfunktion eine Anhebung der Ähnlichkeitswerte an den
relevanten Indexstellen durchgeführt wird.
Abbildung 7.5: Fusion der Ähnlichkeitsvektoren aus Abbildung 7.4 mittels Maximum-, Minimum-
und Durchschnittsfunktion
7.2.2 Multialgorithmische Fusion
Die multialgorithmische Fusion in dem Sinne, wie sie im Abschnitt 7.1 über biometrische
Fusionsverfahren beschrieben wurde, beruht darauf, dass für ein und dieselben biometrischen
Ausgangsdaten mehrere Algorithmen zum Einsatz kommen. Die Fusion kann hierbei auf verschiedenen
Ebenen der Verarbeitung geschehen. Für das vorliegende Problem der Suche in
Handschriftdaten werden in diesem Abschnitt die Fusion auf Merkmals-, Vergleichs- und auf
Entscheidungsebene diskutiert.
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sche Mittel H. [. . . ] Die erste wichtige Verallgemeinerung dieser drei Mittelwerte ist der Potenzmittelwert.«
[Jäg05]