Kurzbeschreibung
Entwicklung eines modularen Objekterkennungssystems zur Integration unterschiedlicher Bildmerkmale| Student: | Steffen Grotenhöfer |
| Jahr: | 2017 |
| Themengebiet: | Computer Grafik |
Im Rahmen dieser Masterarbeit soll ein modulares System zur Objekterkennung entwickelt und evaluiert werden, welches die Integration unterschiedlicher Bildmerkmale ermöglicht. In konventionellen Systemen zur Objekterkennung wird in der Regel nur ein bestimmter Algorithmus zur Extraktion und Beschreibung globaler oder lokaler Merkmale genutzt. Um im Vergleich zu konventionellen Systemen eine höhere Leistungsfähigkeit bei der Objekterkennung zu erreichen, soll das zu entwickelnde System eine Kombination unterschiedlicher Bildmerkmale einsetzen. Durch die Kombination unterschiedlicher Bildmerkmale, wie beispielsweise kanten- und texturbasierter Bildmerkmale, soll das System mit möglichst vielen unterschiedlichen Objekten umgehen können. Dadurch ist das zu entwicklende System nicht auf einen bestimmten Anwendungsbereich beschränkt. Um besonders deskriptive Bildmerkmale des zu erkennenden Objektes auszuwählen, soll ein überwachtes maschinelles Lernverfahren eingesetzt werden. Ein solches Verfahren nutzt positive und negative Trainingsbilder, um Objektrepräsentationen zu lernen. Bei den positiven Trainingsbildern handelt es sich um Bildausschnitte, die das Objekt von Interesse beinhalten. Die negativen Trainingsbilder beinhalten hingegen Teile des Hintergrunds oder andere Objekte.