Auf Grundlage der Bayes`schen Methoden sollen sowohl optimale als auch effiziente Algorithmen für den Bereich Maschinensehen entwickelt werden

基于贝叶斯方法，将开发机器视觉领域的最优且高效的算法

• 批准号: 5448725
• 负责人: Professor Dr. Daniel Cremers
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl für Informatik IX: Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Independent Junior Research Groups
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2004-12-31 至 2012-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5448725?language=en
• 关键词: Auf; Grundlage; der; Bayes; schen

In der bisherigen Forschung im Bereich Maschinensehen lassen sich zwei zentrale Probleme erkennen: Erstens sind maschinelle Sehverfahren den Fähigkeiten menschlicher Beobachter oftmals weit unterlegen. Zweitens werden regelmäßig verbesserte Algorithmen zur Lösung bestimmen Bildverarbeitungsprobleme (z.B. Segmentation, Comer Detection) entwickelt, ohne daß garantiert werden kann, daß die vorgeschlagenen Methoden das gegebene Problem optimal lösen. Der Bayes Ansatz erlaubt es, Bildinformation und vorher gelerntes Wissen über unsere Umwelt zu kombinieren, um eine optimale Interpretation der Bilddaten zu bestimmen. Die aus dem Bayes Ansatz abgeleiteten Algorithmen garantieren damit eine mathematisch optimale Lösung des gegebenen Problems unter bestimmten Annahmen. Zudem ermöglicht der Ansatz die - für menschliche Beobachter charakteristische - Integration vorher gelernten Wissens. Das Projekt befaßt sich mit der Repräsentation von Objekten (Form, Textur, Bewegung), dem Lernen von Objektmerkmalen und der Integration des gelernten Wissens mit Hilfe von Techniken aus den Bereichen Maschinenlernen, Statistik und Variationsrechnung. Die innerhalb des Projektes entwickelten Computer Vision Algorithmen werden in Echtzeit-Anwendungen validiert (Robot Navigation, Mensch-Maschine-Interaktion, Objekterkennung und Tracking).

在这本书中，你会发现许多重要的问题，例如：Erstens sind maschinelle sehverfahren den Fähigkeiten menschlicher beobachter of tmals weit unterLegen.Zweitens是字词服务算法zur LöSong bstimins成长性问题(Z.B.分割，角点检测)牵涉到wickelt，ohne da？？garantiert wann，da？die die vgeschlagenen Methoden das gegebene问题优化Lösen。在贝叶斯和错误，图片信息和她的gelerntes Wissenüber不在这里UmWelt zu kombinieren，嗯一个最优的解释和图片数据的zu估计。贝叶斯和贝叶斯算法是一种数学优化算法，估计不到一年的问题。这是一项非常重要的工作，也是最重要的工作。Das Projekt Befaút sich MIT der Rereräsentation von Objekten(Form，纹理，Bewegung)，DEM Lernen von ObjektmerkMalen and der Integration des gelernten Wissens MIT Hilfe von Techniken Aus den Bereichen Maschinenlernen，Statistik and Variationsrechnung。计算机视觉算法在Echtzeit-Anwendungen Valideert(机器人导航、Mensch-Maschine-Interaktion、Objekterkennung and Tracing)中进行。