Bei immer mehr technischen Anwendungen wird die automatische Erkennung von Objekten in Bildern benötigt. In dieser Arbeit wird dazu ein robuster Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, eines oder mehrere drei-dimensionale Objekte in einer komplexen Szene zu klassifizieren und zu lokalisieren, d.h. sowohl Objektklasse als die dazugehörigen Lageparameter anzugeben. Der Ansatz ist erscheinungsbasiert.… Mehr zeigen Folglich wird kein geometrisches Modell der Objekte benötigt, sondern die Objektmodelle können direkt aus Bildern trainiert werden. Dabei ist das Verfahren für beliebige (starre) Objekte einsetzbar. Die Merkmale, die das Objekt beschreiben, werden mit Hilfe der Wavelet-Multiskalen-Analyse aus den Bildern bestimmt. Darüberhinaus werden nicht nur die Objekte selbst, sondern auch der Hintergrund und die Zuweisung der einzelnen Merkmale zu den Objekten bzw. dem Hintergrund explizit modelliert. Zur Modellierung wird ein statistisches Framework verwendet. Daraus resultierend ist das System sehr robust gegenüber Störungen wie Beleuchtungsänderungen, Rauschen, heterogenem Hintergrund, partielle Verdeckungen etc., die meist bei realen Anwendungen auftreten. Ebenso ist es auch möglich, mehrere Objekte in einer Szene zu erkennen, wobei das Objekterkennungssystem die Anzahl selbstständig bestimmt. Die Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes wird an zahlreichen Versuchen nachgewiesen. Weniger zeigen

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

15.02.2004

Sprache

Deutsch

EAN

9783832504762

Herausgeber

Logos Berlin

Serien- oder Bandtitel

Studien zur Mustererkennung

Sonderedition

Nein

Autor

Michael Reinhold

Seitenanzahl

283

Auflage

Einbandart

Broschiert

Bandzählung

Schlagwörter

Bildverarbeitung, statistische Modellierung, Objekterkennung, Mustererkennung, Klassifikation

Höhe

210 mm

Breite

14.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

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