Wissensbasierte Bewegungskompensation in aktiven Konturmodellen
- Zur Analyse von Lippenbewegungsabläufen wird ein aktives Konturmodell eingesetzt. Probleme bereitet die hohe Sprechgeschwindigkeit, die in star ken Objektverschiebungen result iert und bislang nicht durch eine alleinige Konturanpassung kompensiert werden kann. In diesem Beitrag werden die klassischen aktiven Konturmodelle um eine Vorjustierung der Grobkonturen erweitert, die eine energiebasierte Konturanpassung erst möglich macht. Die Schätzung der Verschiebung zur Vorjustierung basiert auf dem Gradientenbild und einem prädikatenlogisch formulierten Regelwerk, das Annahmen und Nebenbedingungen als Wissensbasis enthält. Mit Hilfe dieser Erweiterungen ist eine automatisierte Konturverfolgung der Lippen möglich.
Author: | Christoph PalmORCiDGND, C. Neuschaefer-Rube, Thomas M. Lehmann, Klaus Spitzer |
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DOI: | https://doi.org/10.1007/978-3-642-60125-5_2 |
Parent Title (German): | Bildverarbeitung für die Medizin |
Publisher: | Springer |
Place of publication: | Berlin |
Editor: | H. Evers, G. Glombitza, Thomas M. Lehmann, H.-P. Meinzer |
Document Type: | conference proceeding (article) |
Language: | German |
Year of first Publication: | 1999 |
Release Date: | 2020/06/08 |
Tag: | Aktives Konturmodell; Bewegungsschatzung; Pradikatenlogik |
First Page: | 8 |
Last Page: | 12 |
Institutes: | Fakultät Informatik und Mathematik |
Fakultät Informatik und Mathematik / Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) | |
Publication: | Externe Publikationen |
research focus: | Digitalisierung |