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de:universeller_bayesscher_bilderkenner

Universeller bayes'scher Bilderkenner

Projektskizze

Projektziel

Projektziel ist eine universelle Bilderkennungssoftware, die auf einem vorgegebenen Bild selbständig Objekte erkennt, also findet und klassifiziert, und trainiert werden kann.
Die Findung der Objekte geschieht durch einzelne Sensoren für Formen, Farbbereiche und Texturen.
Die Klassifizierung geschieht auf statistischer Basis durch Anwendung des Bayes-Theorems.
Die Software ist im Stande, Feedback über die erkannten Objekte aufzunehmen und daraus zukünftig die Wahrscheinlichkeit für die korrekte Klassifizierung von Objekten zu erhöhen.

Im Folgenden wird die Funktionsweise der Anwendung schematisch dargestellt:

Schematische Darstellung


Legende

Referenzpunkt Beschreibung
1 Ausgangspunkt für die Objekterkennung ist ein Bild, eine Grafik oder ein Videoframe
2 Der universelle bayes'sche Bilderkenner findet Objekte im Bild und kann diese durch sein bereits erlerntes Wissen mit hoher Genauigkeit klassifizieren
3 Ausgabe des Bilderkenners sind ein oder mehrere statistisch errechnete Vorschläge für die Objekte im Bild aufgrund des gesammelten Wissens
4 Die Software lernt durch Feedback, Objekte besser zu klassifizieren. Je mehr Feedback, desto leistungsfähiger der Bilderkenner


(Konstantin Ernst)

Projektdurchführung

I - Bilddatenbank

Team

David Heun

Wolfgang Kubisch

Eddie Röpke

Dokumentation



Die Dokumentation ist hier zu finden.

II - Sensoren & ROI

Team

Essouda Ezzedine

Rami Abu Khalifeh

Ahmed Irhzar

Sümeyra Celik

Die Dokumentation befindet sich unter: Sensoren & ROI

III - Interpretation

Teammitglieder:
Christian Peil
Jürgen Meß
Stefan Herbert

Bereich III Dokumentation

IV - Lernen & Wissen

Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird die Theorie des bayes’schen Lernens und die Durchführung und das Endergebnis von Konzeptionierung und Umsetzung des Teilprojektes „Wissen und Lernen“ im Rahmen des Gesamtprojektes „universeller bayes’scher Bilderkenner“ begründet und beschrieben.

Nach einer Einleitung und Motivation, die Ausgangspunkt für dieses Teil-Projektziel bilden, wird der Projektrahmen in einer Projektzkizze abgesteckt. Die zugrundeliegende Theorie des bayes’schen Lernens wird im folgenden Kapitel erläutert und es wird gezeigt, welche Elemente des Theorems für die Konzeptionierung und Umsetzung dieses Programmmoduls „Lernen und Wissen“ wichtig sind. Diese Theorie bildet die Basis für die anschließende Konzeptionierung. In den folgenden Kapiteln wird nach dem erarbeiteten Konzept ein konkreter Entwurf erstellt, implementiert und getestet. Nach dieser Umsetzung wird transparent gemacht, wie man das Projekt lokal einrichtet, um die Implementierung anzuwenden. Die Dokumentation schließt mit einem Glossar und Literaturangaben ab.

Vollständige Dokumentation

Die Dokumentation des Moduls finden Sie auf der folgenden Seite:

Universeller bayes'scher Bilderkenner - Wissen und Lernen

V - Sensoren aus dem WS2012/13

de/universeller_bayesscher_bilderkenner.txt · Zuletzt geändert: 2014/11/24 12:37 (Externe Bearbeitung)