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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] - PowerPoint PPT Presentation
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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]• Wissensbasierte Mustererkennung
Bildverstehen ist ein Prozess
“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
Das Allgemeine Bildverstehende System
• Gibt es nicht !
• Immer über eine Anwendung definiert
Anwendung
Wissen
Spezielle Lösung• Repräsentation• Steuerung• Algorithmen
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.htmlmplab.ucsd.edu/~movellan/ mypapers/FaselBartlettMovellan2002.pdf
Scale Space (1) [Lindeberg]
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)
http://www.nada.kth.se/~tony/earlyvision.html
Rezeptive Felder Repräsentationen
• On-Off / Off-On
• Einfache Zelle
• Komplexe Zelle
• Corners, blobs
• Lines, edges
• Scale space
• Gauss-/Laplace-P.
• (Wavelet)
• Gabor Filter
HauptkomponentenTransformation – HKT (1)
([Gonzalez&Woods, 1993], pp.148ff)
• Hotelling transform• Diskrete Karhounen-Loève Transformation• Eigenvector transform• Principal component transform (PCT)
)( xmxAy
n
00
0
0
00
2
1
yC
HKT (2): Kovarianzmatrix Cx
• reell• symmetrisch• cii: Varianz von xi
• cij: Varianz von xi und xj
Eigenschaften:
Zufallsvektoren x:
}))({( )( ...
2
1
T
n
EE
x
x
x
xxxx mxmxCxmx
M Proben:T
M
k
Tkk
M
kk MM xxxx mmxxCxm
11
1
1
HKT (3): Eigenvektoren, -werte
Dann gilt:
1,,1 1 njjjiii eeCx
)( , 1
xmxAy
e
e
A
Tn
T
Def. HKT:
n
T
00
0
0
00
2
1
yxy CAACC