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Hierarchische Eigenraum-Objektmodelle zur generischen erscheinungsbasierten 3-D Objekterkennung

Ziel dieses Projekts ist es einen statistischen Ansatz zur automatischen Erzeugung generischer Objektklassen mittels Eigenraumverfahren zu entwickeln, der in der Folge sowohl zur generischen Objekterkennung als auch zur hierarchischen Erkennung von Objekten in Mehrobjektszenen angewendet werden soll. Eine hierarchische Erkennung unter Verwendung von generischen Objektoberklassen (Kategorien) kann folglich als Hypothese für eine genauere Inspektion dienen. Als Beispiel sei hier das Erkennen spezieller Objekte mittels aktiver Zoomsteuerung der Kamera oder Ansichtenplanung genannt. Des Weiteren soll untersucht werden, wie mit generischen Objektmodelle eine große Anzahl verschiedener Objekte modelliert und effizient verarbeitet werden kann und unbekannte Objekte aufgrund einer Einteilung in eine bekannte Kategorie erkannt werden kann. Generische Objektmodelle sollen auch auf die Einsatzmöglichkeit in Mehrobjektszenen hin untersucht werden, da wiederum in einem hierarchischen Vorgehen eine Einteilung in die Oberklassen der Objekte und bei Bedarf für einige oder alle Objekte eine Verfeinerung bis zur konkreten Objektausprägung vorstellbar ist. Unbekannte Objekte sollen bei der groben Einteilung einer Oberklasse zugewiesen werden und bei der Verfeinerung zurückgewiesen werden. Diese Zuordung zu einer Oberklasse kann für eine Szenenanalyse bei der die Lage zu anderen Objekten bei der Klassifizierung eine Rolle spielt nützlich sein.
Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Joachim Denzler

Beteiligte:
Dipl.-Inf. Frank Mattern

Laufzeit: 1.11.2001 - 31.10.2002

Kontakt:
Denzler, Joachim
E-Mail: denzler@informatik.uni-jena.de

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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