Merkmalsextraktion zur Echtzeitmustererkennung mit einem neuronalenNetzwerk. [Mit Abb. u. Diagr.]

Verfasser: Macher, Siegfried
Sachtitel: Merkmalsextraktion zur Echtzeitmustererkennung mit einem neuronalenNetzwerk. [Mit Abb. u. Diagr.]
Herausgeber: Graz 1993. 107 Bl. 4
Impressum: Graz, Techn. Univ., Inst. f. Informationsverarbeitung u. Computergestuetzte Neue Medien, Diplomarb. v. 1993
Standort: Hauptbibliothek - Magazin
Signatur: II 123.301a

Abstract

Mustererkennung besteht aus zwei Schritten, der Merkmalsextraktion aus einem Pixelbild und der Klassifikation. Die Merkmale werden durch gewisse Momente des Objektes gebildet. Momente koennen dazu verwendet werden, Objekte zu bechreiben mittels Charakteristika, die Analogien zur Statistik und Mechanik besitzen. Die extrahierten Merkmale sind tranlations-, drehungsund skalierungsinvariant, aber spiegelungsvariant (das bedeutet Unterscheidung spiegelsymmetrischer, nicht durch Drehung ineinander ueberfuehrbarer Objekte). Bei der Auswahl der zu verwendenden Merkmale wurden statistische Methoden zur Merkmalsselektion angewandt. Als Klassifikator wird ein neuronales Netz verwendet. Das System ist echtzeitfaehig. Die Erkennung eines Objektes dauert bei einer Bildaufloesung von 256 x 203 mit einem 80486-Personal Computer (33 MHz Taktfrequenz) 0,1 Sekunden. Die Schnelligkeit ist vor allem auf die Verwendung der Deltamethode zur Berechnung der Momente zurueckzufuehren. Dieses System bietet auch die Moeglichkeit der Erkennung mehrerer, sich gleichzeitig im Bild befindlicher, Objekte. Der Klassifikator liefert bei Unsicherheit, zum Beispiel bei einem ihm unbekannten Objekt, ein `nicht erkannt` als Ergebnis.

Betreuer
Haase V.

Institut für Informationsverarbeitung und Computergestützte neue Medien