@phdthesis{Wirtz2017,
  author    = {Wirtz, Stefan},
  title     = {Modellbasierte Posesch{\"a}tzung in monokularen Aufnahmen unter Verwendung geometrischer Modelle},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kola-15511},
  institution = {Institut f{\"u}r Informatik},
  school    = {Universit{\"a}t Koblenz, Universit{\"a}tsbibliothek},
  pages     = {262},
  year      = {2017},
  abstract  = {Die Forschung im Bereich der modellbasierten Objekterkennung und Objektlokalisierung hat eine vielversprechende Zukunft, insbesondere die Geb{\"a}udeerkennung bietet vielfaltige Anwendungsm{\"o}glichkeiten. Die Bestimmung der Position und der Orientierung des Beobachters relativ zu einem Geb{\"a}ude ist ein zentraler Bestandteil der Geb{\"a}udeerkennung. Kern dieser Arbeit ist es, ein System zur modellbasierten Posesch{\"a}tzung zu entwickeln, das unabh{\"a}ngig von der Anwendungsdom{\"a}ne agiert. Als Anwendungsdom{\"a}ne wird die modellbasierte Posesch{\"a}tzung bei Geb{\"a}udeaufnahmen gew{\"a}hlt. Vorbereitend f{\"u}r die Posesch{\"a}tzung bei Geb{\"a}udeaufnahmen wird die modellbasierte Erkennung von Dominosteinen und Pokerkarten realisiert. Eine anwendungsunabh{\"a}ngige Kontrollstrategie interpretiert anwendungsspezifische Modelle, um diese im Bild sowohl zu lokalisieren als auch die Pose mit Hilfe dieser Modelle zu bestimmen. Es wird explizit repr{\"a}sentiertes Modellwissen verwendet, sodass Modellbestandteilen Bildmerkmale zugeordnet werden k{\"o}nnen. Diese Korrespondenzen erm{\"o}glichen die Kamerapose aus einer monokularen Aufnahme zur{\"u}ckzugewinnen. Das Verfahren ist unabh{\"a}ngig vom Anwendungsfall und kann auch mit Modellen anderer rigider Objekte umgehen, falls diese der definierten Modellrepr{\"a}sentation entsprechen. Die Bestimmung der Pose eines Modells aus einem einzigen Bild, das St{\"o}rungen und Verdeckungen aufweisen kann, erfordert einen systematischen Vergleich des Modells mit Bilddaten. Quantitative und qualitative Evaluationen belegen die Genauigkeit der bestimmten Geb{\"a}udeposen. In dieser Arbeit wird zudem ein halbautomatisches Verfahren zur Generierung eines Geb{\"a}udemodells vorgestellt. Das verwendete Geb{\"a}udemodell, das sowohl semantisches als auch geometrisches Wissen beinhaltet, den Aufgaben der Objekterkennung und Posesch{\"a}tzung gen{\"u}gt und sich dennoch an den bestehenden Normen orientiert, ist Voraussetzung f{\"u}r das Posesch{\"a}tzverfahren. Leitgedanke der Repr{\"a}sentationsform des Modells ist, dass sie f{\"u}r Menschen interpretierbar bleibt. Es wurde ein halbautomatischer Ansatz gew{\"a}hlt, da die automatische Umsetzung dieses Verfahrens schwer die n{\"o}tige Pr{\"a}zision erzielen kann. Das entwickelte Verfahren erreicht zum einen die n{\"o}tige Pr{\"a}zision zur Posesch{\"a}tzung und reduziert zum anderen die Nutzerinteraktionen auf ein Minimum. Eine qualitative Evaluation belegt die erzielte Pr{\"a}zision bei der Generierung des Geb{\"a}udemodells.},
  language  = {de}
}