Strukturerkennung durch assoziative Netzwerke basierend auf modernen Strukturanalyseverfahren der Bildverarbeitung

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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.