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Am Mittwoch, den 28. Juni 2017 hält Herr Steffen Grotenhöfer um 16:30 Uhr im Raum P 1.4.17 einen Vortrag über seine Masterarbeit mit dem Titel:

Entwicklung eines modularen Objekterkennungssystems zur Integration unterschiedlicher Bildmerkmale

Abstract:

Im Bereich der Objekterkennung werden Bildmerkmale zur abstrakten, mathematischen Beschreibung von Objekten innerhalb eines Bildes eingesetzt. Die Auswahl geeigneter Bildmerkmale ist ein kritischer Schritt, um eine robuste Objekterkennung zu ermöglichen. In konventionellen Systemen zur Objekterkennung wird in der Regel nur ein bestimmter Algorithmus zur Extraktion und Beschreibung globaler oder lokaler Bildmerkmale genutzt, um eine Objektrepräsentation zu erstellen. Um im Vergleich zu konventionellen Systemen eine höhere Leistungsfähigkeit bei der Objekterkennung zu erreichen, wird im Rahmen dieser Arbeit ein modulares System zur Objekterkennung entwickelt und evaluiert, welches die Integration unterschiedlicher Bildmerkmale ermöglicht. Durch die Kombination unterschiedlicher Bildmerkmale, wie beispielsweise farb- und strukturbasierter Bildmerkmale, kann das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System mit vielen unterschiedlichen Objekten umgehen. Dadurch ist das entwickelte System nicht auf einen bestimmten Anwendungsbereich beschränkt. Zur Auswahl besonders charakteristischer Bildmerkmale des zu erkennenden Objektes wird ein überwachtes maschinelles Lernverfahren eingesetzt, welches auf dem Adaboost Meta-Algorithmus basiert. Im Rahmen der Evaluation zeigt sich, dass das entwickelte System durch die Kombination unterschiedlicher Merkmalstypen sowohl bei der generischen, als auch bei der spezifischen Objekterkennung robustere Ergebnisse erzielt, als wenn nur ein Merkmalstyp verwendet wird.