@mastersthesis { Nut2020,
     author        = { Jan-Niclas Nutt },
     title         = { Robuste Objekterkennung auf Basis invarianter Konturmerkmale },
     month         = { June },
     year          = { 2021 },
     school        = { Paderborn University },
     type          = { Bachelor's thesis },
     abstract      = { Zur Objekterkennung ist die Nutzung von lokalen und globalen Bildmerkmalen g{"a}ngige Praxis. Dabei liefern lokale Bildmerkmale pr{"a}zisere Informationen zu einzelnen Bildelementen und sind vor allem robust gegen{"u}ber partieller Verdeckung. Ausgangspunkt dieser Arbeit ist ein neues Verfahren, dass skalierungs- und rotationsinvariante Merkmale in Form von lokalen Kontursegmenten extrahiert. Da Kontursegmente h{"a}ufig eine gewisse {"A}hnlichkeit aufweisen, ist die Verwendung geometrischer Informationen besonders wichtig. Der Detailgrad der Objektbeschreibung und die Laufzeit der Objekterkennung stehen in einem Kompromiss zueinander, der durch die Komplexit{"a}t der modellierten Beziehungen bestimmt wird. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Verfahren ausgew{"a}hlt, umgesetzt und getestet, das Objekte auf Basis der invarianten Konturmerkmale klassifiziert. Die Tests beziehen sich dabei speziell auf den MPEG-7 Datensatz und zeigen, dass der Erfolg des Verfahrens von der jeweiligen Klasse abh{"a}ngt. }
}