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Titlebook: Negative Identifizierung anhand des Tippverhaltens bei Verwendung fester und freier Textbestandteile; Sebastian Erdenreich Book 2013 Sprin

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樓主: 監(jiān)督
11#
發(fā)表于 2025-3-23 11:26:44 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 15:33:23 | 只看該作者
Aufbau des Verfahrenseorie Support Vector Machine (SVM) erfolgen, da dieser Klassifikator im Rahmen dieser Arbeit verwendet wird. Als Basis für die Beschreibungen und Herleitungen in diesem Abschnitt dienen [18], [55], [73] und insbesondere [15].
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發(fā)表于 2025-3-23 20:45:02 | 只看該作者
Testdesign und Auswertungstimmen. Das bedeutet, dass nahezu jede Tippprobe gegen jedes Template abgeglichen wird, um ein Maximum an Abgleichen zu erhalten. Ausgenommen hiervon sind Abgleiche, bei denen die Tippprobe bereits zum Training des Templates verwendet wurden. Ein solches Vorgehen wird auch bei [37, S. 44 f] und [54, S. 24 f] beschrieben.
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發(fā)表于 2025-3-24 00:05:26 | 只看該作者
Einordnung und Vergleichrfolgen, d. h. 15 Tippproben für das Enrolment (g = 15) und 80 bis 120 Zeichen pro Tippprobe. Der verwendete Datensatz Freitext-Valid verfügt über 507 Personen (n = 507) sowie einheitlich 20 Tippproben pro Benutzer (m = 20).
15#
發(fā)表于 2025-3-24 05:05:47 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 07:22:22 | 只看該作者
Verwendung von Festtextxt-Valid“ verwendet. Die erforderlichen Negativbeispiele werden aus dem Datensatz ?Festtext-Negative“ gewonnen. Eine übersicht zu den Datenbasen befindet sich in Tabelle 4.1. Als Festtextverfahren wird jenes nach Bakdi eingesetzt, welches sich im Rahmen des Vergleichs mehrerer Festtextverfahren in Abschnitt 3.3 als besonders geeignet erwiesen hat.
17#
發(fā)表于 2025-3-24 11:09:49 | 只看該作者
Verwendung von Freitextwickelte Freitextverfahren eingesetzt, das in den Kapiteln 5 und 6 detailliert beschrieben ist. Für die Analysen wird der Datensatz Hybrid-Valid eingesetzt, um die einzelnen Templates zu erstellen und zu vergleichen.
18#
發(fā)表于 2025-3-24 17:31:13 | 只看該作者
Verwendung von Fest- und Freitextich soll aufgezeigt werden, wie sich die gleichzeitige Verwendung von festen und variablen Eingabetexten auf die Erkennungsleistung auswirkt. Abschlie?end wird eine Betrachtung zur Signifikanz der erzielten Ergebnisse vorgenommen.
19#
發(fā)表于 2025-3-24 19:42:46 | 只看該作者
Zusammenfassung der Ergebnissennsch?rfe zu erlauben. Die Einstellung bzw. Merkmalsauswahl wurde für die Verwendung von 15 Tippproben beim Enrolment und einer durchschnittlichen L?nge der Tippproben von 100 Zeichen vorgenommen. Für die Einstellung des Verfahrens wurde ein eigener Datensatz (?Freitext-Justier“) verwendet, der in Tabelle 4.1 beschrieben ist.
20#
發(fā)表于 2025-3-24 23:26:20 | 只看該作者
Sebastian ErdenreichWissenschaftlich-technische Studie.Includes supplementary material:
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