GET-Forschungsseminar Abstracts

Adaptive top-down Vorlagen zur Steuerung künstlicher Aufmerksamkeit

Christian Born, GET Lab

Vortrag: Mi. 27.06.2012, 16:30, Raum P 1.4.17

Zusammenfassung:

Um aufwendige Berechnungen in der maschinellen Wahrnehmung auf wichtige Bereiche zu beschränken, kann eine Vorauswahl durch den Einsatz von künstlichen Aufmerksamkeitssystemen getroffen werden. Im GET Lab an der Universität Paderborn wird ein Ansatz verwendet, der auf einer Segmentierung des Eingabebildes in Regionen basiert. In der aktuellen Umsetzung ist der verwendete Top-Down-Mechanismus, also ein wissensgetriebener Vorgang, darauf beschränkt, eine Vorlageregion zu berücksichtigen. In dieser Arbeit wird die aktuelle Implementierung um die Unterstützung mehrregionaler Vorlagen sowie einen adaptiven Aufmerksamkeitsfokus erweitert um komplexeres Verhalten mit Top-Down Aufmerksamkeit zu unterstützen. Dazu sollen relevante Elemente einer Szene bestimmt werden, die dann beispielsweise an eine Objekterkennung übergeben werden können.