Visuelles Erkennen von Objekten mit Auspr?gungsvarianzen
Dissertation von Jens Teichert (2011)
Maschinelle visuelle Objekterkennung hat ein gro?es Anwendungspotential. Neben etablierten Anwendungen in der Automatisierungstechnik w?ren viele andere Anwendungsbereiche denkbar, wenn die Verfahren 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 von den F?higkeiten biologischer Objekterkennung bes??en. Eine besondere Herausforderung liegt darin, dass Objekte in der realen Welt in den unterschiedlichsten Auspr?gungen auftreten. Ein universelles Objekterkennungssystem muss damit umgehen k?nnen. Bisher ist nicht klar, welche Funktionsprinzipien dazu notwendig sind. Erkenntnisse über die biologische Funktionsweise sind immer noch unvollst?ndig und erlauben keinen direkten Nachbau. es bleibt also nur, Funktionsprinzipien anzunehmen und in Objekterkennungssystemen auszuprobieren.
In diesem Beitrag wird eine explizite Kodierung von Auspr?gungen untersucht. Dazu wird ein Objekterkennungssystem erstellt, welches einige neue Verarbeitungseigenschaften besitzt. So erfolgt die Analyse von visuellem Kontext nicht wie üblich mithilfe starrer Filtermasken, sondern anhand von neu entwickelten Diffusionsverfahren. Für das Verfahren wird keine Vorverarbeitung ben?tigt. Es wird eine schichtenweise Repr?sentation von Teilobjekten vorgenommen, die nicht wie üblich eine stufenweise Reduktion der Aufl?sung erfordert. Teildetektionen k?nnen von beliebigen vorausgehenden Teildetektionen abh?ngen und nicht wie üblich nur von der vorgeschalteten Verarbeitungsschicht.
Die Evaluierung des neu entwickelten Objekterkennungsverfahrens zeigt, dass die explizite Kodierung von Auspr?gungen erfolgreich eingesetzt werden kann.