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Begriffsdefinitionen „Bildverstehen“

Begriffsdefinitionen „Bildverstehen“. Semantik von Bildern Den Inhalt von Bildern erkennen Objekte im Bild erkennen Verarbeiten visueller Information Die Bedeutung von Bildern mit Hilfe von exakt definierten Prozessen ermitteln. [Niemann] Vom Bild zum Objektmodell . [Winston]

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Begriffsdefinitionen „Bildverstehen“

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Presentation Transcript

  1. Begriffsdefinitionen „Bildverstehen“ • Semantik von Bildern • Den Inhaltvon Bildern erkennen • Objekte im Bild erkennen • Verarbeiten visueller Information • Die Bedeutungvon Bildern mit Hilfe von exakt definierten Prozessen ermitteln. [Niemann] • Vom Bild zum Objektmodell. [Winston] • Wissensbasierte Mustererkennung Bildverstehen ist ein Prozess

  2. “Cognitive Vision” • Aktuelle EU-Projekte • Cognitive Vision: 5.RP • Cognitive Systems: 6.RP • www.ecvision.org • www.eucognition.org • Cognitive vision system:= • Visually-enabled cognitive system • Cognitively-enabled vision system

  3. Das Allgemeine Bildverstehende System • Gibt es nicht ! • Immer über eine Anwendung definiert Anwendung Wissen • Spezielle Lösung • Repräsentation • Steuerung • Algorithmen

  4. Gabor Filter (1) • 2D Gaussglocke im Spektrum • Ortsfrequenzband (+ Orientierung) im Bild • vgl. komplexe Zellen im visuellen Cortex http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/TRAPP1/filter.html mplab.ucsd.edu/~movellan/ mypapers/FaselBartlettMovellan2002.pdf

  5. Gabor Filter (2)

  6. Gabor Filter (3)

  7. Gabor Filter (4) real imaginär

  8. Gabor Filter (5)

  9. Gabor Filter (6) Gabor-Filter-Bank

  10. Scale Space (1) [Lindeberg] http://www.nada.kth.se/~tony/earlyvision.html Lindeberg: ``Scale-space: A framework for handling image structures at multiple scales'', Proc. CERN School of Computing, Egmond aan Zee, The Netherlands, 8--21 September, 1996. (An introductory overview on 12 pages PostScript 1.4Mb). (PDF 2.0 Mb)

  11. Scale Space (2) [Lindeberg]

  12. Scale Space (3) [Lindeberg] Automatic Scale Selection

  13. Rezeptive Felder  Repräsentationen • Corners, blobs • Lines, edges • Scale space • Gauss-/Laplace-P. • (Wavelet) • Gabor Filter • On-Off / Off-On • Einfache Zelle • Komplexe Zelle

  14. HauptkomponentenTransformation – HKT (1) ([Gonzalez&Woods, 1993], pp.148ff) • Hotelling transform • Diskrete Karhounen-Loève Transformation • Eigenvector transform • Principal component transform (PCT)

  15. HKT (2): Kovarianzmatrix Cx Zufallsvektoren x: M Proben: Eigenschaften: • reell • symmetrisch • cii: Varianz von xi • cij: Varianz von xi und xj

  16. HKT (3): Eigenvektoren, -werte Def. HKT: Dann gilt:

  17. Eigenfaces [Turk, Pentland] • Many normalized images 256x256 • 65536 eigenvectors !  eigenimages

  18. Systemmodell für Bildverstehen

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