Erscheinungsbasierte statistische Objekterkennung |
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| Authors: | Josef P?sl und Heinrich Niemann |
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| Institution: | (1) Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5), Universit?t Erlangen-Nürnberg, Martensstr. 3, 91058 Erlangen (e-mail: J.Poesl@fh-amberg-weiden.de, niemann@informatik.uni-erlangen.de) , DE |
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| Abstract: | Zusammenfassung. Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch
relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler
Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren,
wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund
der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte.
Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen.
Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund
und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes,
wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen
Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der
Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme
formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die
Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras
zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund.
Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001 |
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| Keywords: | Schlüsselw?rter: Objekterkennung Wavelets statistische Modellierung |
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