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Visuelle Objekterkennung





Eingabebild, manuelle Annotierung
für die Lern- und Testphase
und Ergebnis eines Beispielverfahrens.
(Quelle: J. Shotton)

Eine der grundlegenden Aufgaben des Rechnersehens ist die (generische) Objekterkennung, bei der Objekte bekannter Kategorien (z.B. Fußgänger, Gesicht, "A") in Bildern maschinell identifiziert werden. Anwendungen finden sich zum Beispiel in der Robotik, bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen oder bei der inhaltsbasierten Bildsuche.

 

Das Seminar soll ein Überblick über verschiedene aktuelle Ansätze der Objekterkennung geben und deren Grundidee vermitteln. Im Vordergrund stehen die Auswahl und Berechnung von geeigneten generischen Objektmerkmalen in Bildern.

 

Folgende Themen sind zu vergeben:


  1. Grundlagen der Mustererkennung
  2. Objekterkennung unter Verwendung großer Bilddatenbanken
  3. Shape Matching
  4. Überblick und Vergleich verschiedener lokaler Merkmale
  5. Häufigkeitsanalyse von lokalen Merkmalen
  6. Lernen von Objektbestandteilen
  7. Globale Merkmale als Kontextinformation fur die Detektion
  8. Detektion durch Analyse von Bildsegmenten
  9. Schnelle Objektlokalisierung mit Boosting und einfachen Merkmalen
  10. Objekt- und Personendetektion unter Verwendung von Histogrammen aus Gradientenrichtungen
  11. Zufällige Wälder zufälliger Bäume für die Bildkategorisierung

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


Moduldaten: Wahlmodul, 2 SWS (3 LP), weitere Informationen in der Modulbeschreibung

 

Zeit und Ort: siehe im elektronischen Vorlesungsverzeichnis oder CAJ-System

 

Vorbesprechungstermin mit Themenvergabe: Montag, 20.10.2007, 16:15-17:45 Uhr, SR 18 AB 4, Dauer der Vorbesprechung: 90 Minuten.