Probabilistische Präferenzmaße für wissensbasierte Szeneninterpretation

基于知识的场景解释的概率偏好测量

• 批准号: 37823326
• 负责人: Professor Dr. Bernd Neumann
• 金额: --
• 依托单位: Arbeitsbereich Kognitive Systeme (KOGS) (aufgelöst)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2006-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/37823326?language=en
• 关键词: Probabilistische; Pr; ferenzma; wissensbasierte; Szeneninterpretation

Das Vorhaben befasst sich mit allgemeingültigen rechnerbasierten Methoden zur Deutung komplexer stationärer oder zeitveränderlicher visueller Szenen aus der Alltagswelt, z.B. Innenraumszenen im Kontext von Assistenzaufgaben oder Verkehrsszenen im Kontext von Überwachungsaufgaben. Szeneninterpretationen dieser Art erfordern einerseits umfangreiches Vorwissen über die relevanten Alltagsvorgänge, repräsentierbar mit Methoden der Wissensrepräsentation, andererseits probabilistische Modelle zur Steuerung unsicherer Entscheidungen und zur Prädiktion. In diesem Vorhaben wird eine besondere Form der Integration von probabilistischen Modellen mit formaler Wissensrepräsentation untersucht, bei der probabilistische Inferenzen mit klassischen logikbasierten Inferenzen bei der Szeneninterpretation kooperieren. Logikbasierte Inferenzen grenzen den Raum möglicher konsistenter Szeneninterpretationen ab, während probabilistische Inferenzen unter den logisch möglichen Interpretationen bevorzugte bestimmen.

Das Vorhaben befasts mit allgemeingültigen rechnerbasierten Methoden zur Deutung complexer stationärer order zeitveränderlicher visueller Szenen aus der Alltagswelt, z.B.协助的上下文中的内部空间或高级上下文中的维护。艺术的解释是一种与所有标签相关的现代艺术，代表了知识表达的方法，并提供了概率模型，以帮助人们认识和理解。在本文中，我们将概率模型的整合形式与形式化的 Wissensrepräsentation 结合起来，将概率推理与经典逻辑推理相结合。逻辑推理是在逻辑解释中保持一致的，在逻辑解释中进行概率推理是最好的。