Klassifikation hochvarianter Muster mit Faltungsnetzwerken - Tobias Hassenklöver (Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg, 2012)
Die Klassifizierung von Objekten und besonders des Menschen durch Software stellt sich schon seit Jahren als schwer lösbares Problem heraus. Diese hochvarianten Formen werden optisch erfasst und bisher häufig mit Neuronalen Netzwerken in Kombination mit statistischen Verfahren erfasst. Eine neue Methode zur Erkennung von hochvarianten Mustern, wie Schriftzeichen, Gegenständen oder Menschen sind Faltungsnetzwerke. Faltungsnetzwerke sind eine Abart von Neuronalen Netzwerken, die ihre Entscheidungen auf Basis von Algorithmen aus der Bildverarbeitung treffen. In dieser Arbeit werden die Grenzen der Erkennung der Faltungsnetzwerke getestet. In Tests mit unterschiedlich modifizierten Eingabedaten wird die Auswirkung auf die Klassifizierungsgenauigkeit geprüft.