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Zusammenfassung

Mit Vorverarbeitung werden hier solche Transformationen bezeichnet, die ein vorgegebenes Muster in ein anderes überführen — also zum Beispiel eine Ziffer 3 in eine andere Ziffer 3 — wobei jedoch das transformierte Muster für die weitere Verarbeitung geeigneter sein soll. Das führt sofort auf das Problem, den Erfolg oder den Nutzen von Vorverarbeitungsmaßnahmen konkret zu bewerten. Dieses ist im allgemeinen ein äußerst schwieriges Problem, da der Erfolg nicht nur von der eigentlichen Vorverarbeitung sondern auch von den nachfolgenden Operationen abhängt. Man muß also ein vollständiges Klassifikationssystem gemäß Bild 1.5 realisieren und dessen Leistungsfähigkeit in Abhängigkeit von verschiedenen Vorverarbeitungsoperationen messen. Der Aufwand dafür ist erheblich, er wurde aber durchaus für verschiedene Klassifikationsaufgaben betrieben. Um diesen Aufwand zu vermeiden oder auch um mögliche sinnvolle Transformationen von weniger sinnvollen zu trennen, werden vielfach heuristische Beurteilungskriterien herangezogen. Ein wichtiges Kriterium ist die subjektive Beurteilung der “Qualität” eines Musters vor und nach der Vorverarbeitung durch Ansehen oder Anhören. Ein weiteres Kriterium ergibt sich aus der intuitiv einleuchtenden Überlegung, daß die Klassifikation von Mustern umso einfacher sein sollte je weniger sich Muster einer Klasse voneinander unterscheiden. Man sollte also versuchen, die Variabilität zwischen den Mustern zu reduzieren. Obwohl die Überlegung einleuchten mag, ist die Reduzierung der Variabilität natürlich nur dann lohnend, wenn der dafür erforderliche Aufwand entweder zu einem entsprechend reduzierten Aufwand bei der nachfolgenden Verarbeitung oder zu einer Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Systems führt. Damit ist man wieder beim Test des Gesamtsystems. Es wäre ohne Zweifel ein wichtiger Fortschritt, wenn es gelänge, Vorverarbeitungsmaß-nahmen unabhängig vom Gesamtsystem zu bewerten. Zur Zeit ist nicht bekannt, wie das zu tun ist, und es ist nicht einmal bekannt, ob es überhaupt möglich ist. Die Grenze zwischen Vorverarbeitung und der im nächsten Kapitel zu behandelnden Merkmalgewinnung ist oft nicht völlig eindeutig zu ziehen, und in manchen Veröffentlichungen wird auch die Merkmalgewinnung als Teil der Vorverarbeitung betrachtet.

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Niemann, H. (1983). Vorverarbeitung. In: Klassifikation von Mustern. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-47517-7_2

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