Zusammenfassung - Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

9.2 Resultate für Multi-Sample-Fusion
sich beispielsweise bei Verwendung quadratischer Gittermerkmale (siehe Anhang D.2.1, S.
152f) in den optimalen Fällen für die Geräteklassen ioPen, DigiMemo und Notes Taker F1-
Werte von 0,887 (Precision: 88,7 %, Recall: 88,6 %), 0,95 (Precision: 95,8 %, Recall: 94,3 %)
beziehungsweise 0,786 (Precision: 77,6 %, Recall: 79,7 %).
Auch die Diagramme und Tabellen für die restlichen Merkmalstypen in Anhang E.2.1
beziehungsweise E.2.1 zeigen Verbesserungen der Leistungsfähigkeit bei Verwendung der
Maximum- und der Durchschnittsfunktion für eine Mulit-Sample-Fusion auf der Vergleichsebene.
Die Mimimumfunktion führt jedoch zumeist zu einer Verschlechterung der F1-Werte
und ist somit für diese Art der Fusionierung nicht geeignet.
9.2.2 Fusion auf Entscheidungsebene
Die Multi-Sample-Fusion auf der Entscheidungsebene besitzt gegenüber den fusionslosen
Systemen einen weiteren Parameter n, zusätzlich zu denen des jeweiligen Merkmalstyps. Der
Wert n steht hier, wie schon im Falle der Multi-Sample-Fusion auf Vergleichsebene, für die
Anzahl der Suchiterationen mit den n besten Treffern aus der ursprünglichen Treffermenge.
In diesem Abschnitt sollen lediglich die markantesten Resultate für diese Art der Fusion präsentiert
werden. Eine vollständige Übersicht aller ermittelten Ergebnisse findet sich in den
Anhängen D.2.2 und E.2.2.
precision
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
no fusion
n=1
n=2
n=3
width: 7
width: 10
width: 15
width: 20
width: 25
width: 30
width: 35
ioPen, square grid
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
recall
0.6 0.7 0.8 0.9 1
Abbildung 9.7: Precision-Recall-Diagramm für quadratische Gittermerkmale für den Gerätetyp
ioPen bei Multi-Sample-Fusion auf Entscheidungsebene
In Abbildung 9.7 sind die Precision-Recall-Kurven für den Merkmalstyp der quadratischen
Gitter bei Verwendung unterschiedlicher Gitterweiten für den Gerätetyp ioPen dargestellt.
Die Daten entsprechen denen in Abbildung 9.1, mit dem Unterschied, dass zusätzlich zu den
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