@mastersthesis { Wie2018a,
     author        = { Sergej Wiebe },
     title         = { Korrespondenzbestimmung lokaler Bildmerkmale zur Objekterkennung unter Ber{"u}cksichtigung geometrischer Informationen },
     month         = { January },
     year          = { 2020 },
     school        = { Paderborn University },
     type          = { Master's thesis },
     abstract      = { Zur Objekterkennung eignen sich neben globalen Bildmerkmalen besonders lokale Bildmerkmale. Lokale Bildmerkmale, die mittels Verfahren wie Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) [Low04} detektiert werden, werden zur Beschreibung neben ihrer Position und einem Merkmalsvektor auch eine charakteristische Skalierung und eine oder mehrere Orientierung(en) zugeordnet. Damit lassen sich nicht nur fotometrische Vergleiche, sondern auch geometrische Beziehungen der lokalen Merkmalen zueinander vergleichen.
Bestehende Verfahren zur Objekterkennung auf Basis lokaler Bildmerkmale arbeiten h{"a}ufig nur auf Basis der Positionen und den Merkmalsvektoren von lokalen Merkmalen, um den Suchraum einzuschr{"a}nken. Ein zus{"a}tzlicher Schritt ist die {"U}berpr{"u}fung der charakteristischen Skalierung und der Orientierung der lokalen Merkmalen zueinander.
Dieser Schritt tr{"a}gt zu einer besseren Korrespondenzbestimmung bei, ist aber mit h{"o}herem  Rechenaufwand verbunden, so dass hier ein gewisser Kompromiss erforderlich ist. Ziel dieser Arbeit ist die Auswahl, Implementierung und ggf. Anpassung sowie die Evaluierung eines Verfahrens zur Objekterkennung auf Basis lokaler Bildmerkmale unter Ber{"u}cksichtigung der zugeh{"o}rigen geometrischen Beziehungen. }
}