21.12.2012 Aufrufe

Klassifikation von Mustern

Klassifikation von Mustern

Klassifikation von Mustern

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.

4.7. KLASSIFIKATION IM KONTEXT 409<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

¤<br />

<br />

<br />

¢ <br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

<br />

¨ <br />

<br />

<br />

<br />

¢ ¤<br />

Bild 4.7.2: Mit dem VITERBI-Algorithmus (bzw. der DP) wird der Pfad mit dem größten Gewicht<br />

durch das Netzwerk gefunden<br />

Ωλ eines aus Ωκ folgt; der Kante wird das Gewicht ln pu(Ωκ |Ωλ) zugeordnet, das unabhängig<br />

<strong>von</strong> den beobachteten Merkmalsvektoren ist. Wenn man annimmt, dass die Folge F in (4.7.1)<br />

links und rechts durch ein spezielles Symbol # begrenzt ist, lassen sich auch den Anfangs- und<br />

Endkanten Übergangswahrscheinlichkeiten und damit Gewichte zuordnen. Jede Folge Ω <strong>von</strong><br />

Klassen, die einer Folge F mit Merkmalsvektoren C zugeordnet wird, entspricht einem Pfad<br />

durch das Netzwerk in Bild 4.7.2 vom Anfangs- zum Endknoten. Das Gewicht dieses Pfades ist<br />

die Summe der Kanten- und Knotengewichte. Der beste Pfad durch das Netz (und damit auch<br />

die beste Zuordnung Ω <strong>von</strong> Klassen zum Vektor C) ist der mit größtem Gewicht. Setzt man<br />

pu(Ωκ|#) = p(Ωκ) und pu(#|Ωκ) = 1/k, so entspricht in diesem Fall der Pfad maximalen<br />

Gewichts der Folge Ω mit der größten a posteriori Wahrscheinlichkeit in (4.7.4). Das ergibt sich<br />

unmittelbar, wenn man (4.7.5) und (4.7.7) in (4.7.4) einsetzt und statt p(Ω|C) die bezüglich<br />

der Lage des Maximums äquivalente Größe ln p(Ω|C) betrachtet.<br />

Der Pfad maximalen Gewichtes wird wie in Bild 4.7.3 angegeben ermittelt. Die Vorgehensweise<br />

ist ähnlich wie in Abschnitt 4.6.4. Der VITERBI Algorithmus wird sowohl in der Spracherkennung<br />

als auch bei der Korrektur <strong>von</strong> Zeichenketten eingesetzt. Das Prinzip ist stets das in<br />

Bild 4.7.3 angegebene, jedoch werden natürlich im Einzelfalle entsprechende Modifikationen<br />

vorgenommen.<br />

Wörterbuch<br />

Unter einem Wörterbuch ist hier allgemein die Menge Ω der zulässigen oder gültigen Folgen<br />

Ω zu verstehen, wobei die Länge N der Folge Ω fest oder in bestimmten Grenzen variabel sein<br />

kann. Sind zum Beispiel die beobachteten Muster ϱ f Abtastwerte <strong>von</strong> Schriftzeichen, so ist ϱ Ω<br />

die Bedeutung oder Klasse <strong>von</strong> ϱ f, die den zugehörigen Buchstaben angibt, Ω ist eine Folge <strong>von</strong><br />

Buchstaben oder ein Wort und Ω demnach die Menge der zulässigen Wörter. Ein Wörterbuch<br />

kann als zusätzliche oder auch als alleinige Maßnahme zur Kontextberücksichtigung dienen.<br />

Wenn man mit dem VITERBI-Algorithmus die Folge Ω mit größter a posteriori Wahrscheinlichkeit<br />

bestimmt hat, wird Ω nur dann akzeptiert, wenn es im Wörterbuch enthalten ist. Um

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!