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Seminar Visual Object Recognition

Dipl.-Inf. Alexander Freytag

Inhalte

Teaser Visuelle Objekterkennung

Grafik entnommen aus Lee and Grauman, Learning the easy things first: Self-paced visual category discovery, CVPR, 2011.

Eine der grundlegenden Aufgaben des Rechnersehens ist die zuverlässige, automatische Erkennung von Objekten verschiedener Kategorien in Bildern. Viele alltägliche Anwendungen beinhalten bereits Verfahren, welche diese Aufgabe in eingeschränkten Szenarien lösen (Gesichts- und Lacherkennung in Kameras, Spurhalte- und Notbremsassistent in Autos, Bildersuche auf Facebook ...).

Das Seminar soll ein Überblick über verschiedene aktuelle Ansätze der Objekterkennung geben und deren Grundidee vermitteln. Wir versuchen dabei ein breites Spektrum an spannenden Verfahren abzudecken, welches von der Extraktion geeigneter Merkmale bis zum adäquaten Lernen verschiedener Klassikatoren reicht. Es werden keine Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung benötigt.

Folgende Themen sind zu vergeben:

  1. (Grundlagen der Mustererkennung)
  2. Überblick und Vergleich verschiedener lokaler Merkmale
  3. Objekterkennung unter Verwendung riesiger Bilddatenbanken und einfacher Verfahren
  4. Globale Merkmale als Kontextinformation für die Detektion von Objekten
  5. Schnelle Objektlokalisierung mit Boosting und einfachen Merkmalen
  6. Objekt- und Personendetektion unter Verwendung von Histogrammen aus Gradientenrichtungen
  7. Zufällige Wälder zufälliger Entscheidungsbäume für die Bildkategorisierung
  8. Typische Objektpositionen in Bildern für sichere Bildklassifikation
  9. Nächster Nachbar mit Bayes-Ansatz als trainingsfreier Klassifikator
  10. Attribute zur Unterscheidung von stark ähnlichen Objekten
  11. Erkennung von beliebigen Objekten - Was ist ein Objekt überhaupt?
  12. Erst leicht dann schwer - Wie lernt mein System am besten?

Von jedem Seminarteilnehmer wird ein 30 min. Vortrag erwartet, eine 7-10 Seiten lange Ausarbeitung, Anwesenheit sowie aktive Mitarbeit.

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