Strukturerkennung durch assoziative Netzwerke basierend auf modernen Strukturanalyseverfahren der Bildverarbeitung

如果他们的理论是正确的，那么他们的理论是正确的，他们的理论是正确的。他在Thema aus dem Bereich der Bildverarbeitung mit Schwerpunkt auf der Schnittstelle zwischen dem sogenannten low-level Vision， d.h. der signalorientiten Vorverarbeitung和dem Bereich der Signalinterpretation中处理了这一问题。Die Interpretation der Signale as der vorverarbeung stellt formal gesehen eine zuordnungsorschrift einer Semantik zu den Meßgrößen dar。Diese zuordnungsorschrift läßt sich night als geschlossenfunkfunction darstellen, sich night programmierwerden，现代kanlediglich近似于bzw。神经性神经系统神经学研究进展。Die Leistungsfähigkeit eines Netzwerkes hängt zum einen von der Struktur des Netzwerkes ab, zum anderen hängt zum einen von der aufereitung der Eingabedaten ab. Genau hizt Die geplante Arbeit and。Es werden die leistungsfähigsten Konzepte des low-level Visions verwendet， um die Eingabedaten最优的自动识别和特殊的自动识别Aufgabe zugeschnittene associziierende Netzwerke自动识别和识别。

Wie dem Thema bereits zu entnehmen ist, behandelt mein Forschungsvorhaben den Übergang von der Strukturanalyse zur Strukturerkennung. Es handelt sich um ein Thema aus dem Bereich der Bildverarbeitung mit Schwerpunkt auf der Schnittstelle zwischen dem sogenannten low-level Vision, d.h. der signalorientierten Vorverarbeitung, und dem Bereich der Signalinterpretation. Die Interpretation der Signale aus der Vorverarbeitung stellt formal gesehen eine Zuordnungsvorschrift einer Semantik zu den Meßgrößen dar. Diese Zuordnungsvorschrift läßt sich nicht als geschlossene Funktion darstellen, sie kann somit nicht programmiert werden, sondern kann lediglich approximiert bzw. durch künstliche neuronale Netzwerke gelernt werden. Die Leistungsfähigkeit eines Netzwerkes hängt zum einen von der Struktur des Netzwerkes ab, zum anderen hängt sie von der Aufbereitung der Eingabedaten ab. Genau hier setzt die geplante Arbeit an. Es werden die leistungsfähigsten Konzepte des low-level Visions verwendet, um die Eingabedaten optimal aufzubereiten und speziell auf diese Aufgabe zugeschnittene assoziierende Netzwerke auf die Daten anzuwenden.