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@@ -0,0 +1,20 @@
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+\documentclass[a4paper,oneside]{scrartcl}
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+\usepackage{amssymb, amsmath} % needed for math
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+\usepackage[utf8]{inputenc} % this is needed for umlauts
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+\usepackage[ngerman]{babel} % this is needed for umlauts
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+\usepackage[T1]{fontenc} % this is needed for correct output of umlauts in pdf
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+\begin{document}
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+Das Finden des Namens eines unbekannten Symbols ist häufig schwierig. Es ist
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+allerdings einfach das Symbol zu schreiben. In dieser Bachelor-Arbeit werden
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+mehrere Systeme vorgestellt, welche den Bewegungsablauf des Stifts benutzen um
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+die handgeschriebenen Symbole zu klassifizieren. Fünf Vorverarbeitungsschritte,
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+ein Algorithmus zur Vermehrung der vorhandenen Datensätze, fünf Features und
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+fünf Varianten des Trainings von Multilayer-Perzeptronen. Diese wurden mit
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+166898 Datensätzen, welche in zwei Crowdsourcing-Projekten gesammelt wurden,
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+evaluiert. Die Ergebnisse der Evaluation dieser 21 Experimente wurden genutzt
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+um einen optimierten Klassifizierer zu erstellen. Dieser hat einen TOP 1
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+Fehler von weniger als 17.5\% und einen TOP 3 Fehler von 4.0\%. Das stellt eine
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+Verbesserung von 18.5\% des TOP 1 Fehlers und 29.7\% des TOP 3 Fehlers
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+dar.
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+\end{document}
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