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Zur Erkennung verformbarer Objekte anhand ihrer Teile

dc.contributor.authorStommel, Martin
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.date.accessioned2020-08-21T08:46:28Z
dc.date.available2020-08-21T08:46:28Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractAufgrund der Vielzahl möglicher visueller Erscheinungen lassen sich verformbare Objekte mit den Mitteln der digitalen Bildverarbeitung nur schwer zuverlässig erkennen. Zur Lösung dieses Problems wird in dieser Arbeit ein kompositioneller Ansatz untersucht, bei dem ein Objekt als Hierarchie von Teilen und Unterteilen in geometrischen Beziehungen beschrieben wird. Für jedes Teil läßt sich die Behandlung der Ausprägung und der Position lokaler Merkmale gezielt parametrisieren, was eine hohe Flexibilität ergibt. Die Parametrisierung des Modells beruht auf Beobachtungen der Statistik von Merkmalsverbünden, ihren geometrischen Eigenschaften und Abhängigkeiten von der Hierarchieebene. Die Methode ist ferner durch die Modellierung mehrerer Objektansichten und die gleichzeitige Lokalisation und Klassifikation gekennzeichnet. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird am Beispiel einer Cartoon-Datenbank gezeigt. Dazu werden unterschiedliche Modellkonfigurationen vorgestellt, die bei einer Korrektklassifikationsrate von mindestens 78 Prozent entweder einen positiven Vorhersagewert von 97 Prozent oder eine Sensitivität von 93 Prozent erreichen.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-415-8
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/33783
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2010
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-11
dc.titleZur Erkennung verformbarer Objekte anhand ihrer Teilede
gi.citation.endPage360
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage351

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