Farb- und merkmalsbasierte Objekterkennung mittels Histogrammrückprojektion und Wavelettransformation

  • Die Nutzung mehrerer Merkmalsräume führt zu einer Steigerung der Erkennungsrate. Jedoch darf die Menge der für einen Merkmalsvektor gespeicherten Daten nicht zu großrnwerden, da es sonst zu Laufzeitproblemen in der zeitkritischen Erkennungsphase kommt. Der Vergleichsaufwand steigt stark an, da aus dem zu analysierenden Bild annährend dieselbe Menge Daten generiert werden müssen und mit allen Objektdaten aus der Objektdatenbank verglichen werden müssen. Hierbei könnte ein Baumstruktur innerhalb der Objektdatenbank helfen, die mittels abstrakter Objekte in den oberen Ebenen eine Vorselektierung anhand bestimmter Merkmalsvektorwerte trifft und damit unnötige Vergleichsoperationen verhindern. Im Allgemeinen berücksichtigen die wenigsten Objekterkennungsmethoden den semantischen als auch realen Kontextes eines Objektes, welche für dieDie Nutzung mehrerer Merkmalsräume führt zu einer Steigerung der Erkennungsrate. Jedoch darf die Menge der für einen Merkmalsvektor gespeicherten Daten nicht zu großrnwerden, da es sonst zu Laufzeitproblemen in der zeitkritischen Erkennungsphase kommt. Der Vergleichsaufwand steigt stark an, da aus dem zu analysierenden Bild annährend dieselbe Menge Daten generiert werden müssen und mit allen Objektdaten aus der Objektdatenbank verglichen werden müssen. Hierbei könnte ein Baumstruktur innerhalb der Objektdatenbank helfen, die mittels abstrakter Objekte in den oberen Ebenen eine Vorselektierung anhand bestimmter Merkmalsvektorwerte trifft und damit unnötige Vergleichsoperationen verhindern. Im Allgemeinen berücksichtigen die wenigsten Objekterkennungsmethoden den semantischen als auch realen Kontextes eines Objektes, welche für die menschliche Wahrnehmung eine essentielle Bedeutung hat. Dieses Merkmal könnte man neben den anderen in dieser Arbeit vorgestellten Merkmalen in einen Erkennungsalgorithmus einbringen. Solche Algorithmen, die diese Zusammenhänge verarbeiten, benötigen große semantische Netzwerke, die die Beziehung von Objekten zueinander sowie die Wahrscheinlichkeit des Vorkommens von Objekten im Umfeld von anderen Objekten abbilden. Auch hier müsste natürlich auch darauf geachtet werden das die Vergleichsoperationen nicht die nahezu echtzeitfähige Ausführung behindern.show moreshow less

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar
Metadaten
Author:Patric Lambrecht
URN:urn:nbn:de:kola-6498
Advisor:Wolfram Hans
Document Type:Study Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2012/06/12
Date of first Publication:2012/06/12
Publishing Institution:Universität Koblenz, Universitätsbibliothek
Release Date:2012/06/12
Page Number:41
Institutes:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG
Einverstanden ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.